Intel'in 3DAT A.I. Eğitim Teknolojisinin 'Kutsal Kase'sidir

Jonathan LeeIntel'in Olimpiyat Teknoloji Grubu'nun spor performans teknolojisi direktörü, iskeletleri bilgisayarda bir araya getirmek için 11 saat uçtu ve 14 gün karantinaya alındı. Ve eğer umduğu gibi işe yararsa, 2020 Toyko Olimpiyatları'ndaki aksiyon tekrarları için inanılmaz bir yenilik olacak.

"Yapay zekamızın bir kısmı, sekiz veya dokuza kadar sporcunuz olduğunda doğru iskeletleri bir araya getirmek için [tasarlandı] pistte koşuyor," dedi Lee, San'daki evinden 5.000 mil uzakta, Tokyo Olimpiyat Köyü'ndeki otel odasında Digital Trends'e Francisco.

Kendisi, Tokyo Oyunları'na katılmak üzere gönderilen Intel mühendislerinden oluşan çatlak bir ekibin parçası. Intel'in 3D Sporcu Takibi (veya 3DAT, "üç veri" olarak telaffuz edilir) teknolojisi bu yılki Olimpiyatlarda yer alıyor yayınlar. 3DAT'ın nefes kesici görselleştirmeleri, 30 Temmuz ile 4 Ağustos tarihleri ​​arasında gerçekleşecek 100 metre, 200 metre, 4×100 metre bayrak yarışı ve engelli atletizm etkinliklerinin tekrarları sırasında kullanıma sunulacak.

Lee, "3D Sporcu Takibi... sporcuların standart videolarını çekmemize ve formları ve hareketleri hakkında bilgi çıkarmamıza olanak tanıyan, Intel'de geliştirdiğimiz bir teknolojidir" dedi. “Bunu yapay zeka kullanarak yapıyoruz. ve bilgisayar görüşü. [Teknolojimizi kullanarak] gözlerden buruna kadar vücudun farklı kısımlarını tanıyabiliyoruz ayak bileklerine ve ayak parmaklarına kadar uzanan ve bunu sporcunun 3 boyutlu bir iskeletini veya bazı durumlarda birden fazla iskeleti oluşturmak için kullanın. sporcular. Bu iskeletlerden hız, ivme ve biyomekanik gibi bilgileri çıkarabiliyoruz."

Basitçe söylemek gerekirse, 3DAT birden fazla yerden alınan videoyu birleştirir. 4K yayın görüntülerine sahip yapay görüş kameraları ve bunu Olimpiyat sporcularının hareket halindeki üç boyutlu bir modelini oluşturmak için kullanıyor. Bunlar, eylemin bilgisayarda oluşturulan tekrarlarını sağlamak için kullanılabilir. Bununla birlikte, bunu geleneksel video tekrar oynatmalarına göre avantaj sağlayan şey, 3DAT teknolojisinin çeşitli video görüntüleri kaynakları ve bunu 3D olarak döndürülebilen hareket yakalama modelleri oluşturmak için kullanın uzay.

Lee, "[Yayıncıya] özünde kamerayı döndürme, yakınlaştırma ve istediği yere yerleştirme yeteneğini veriyorsunuz" dedi.

Isı haritaları ve ötesi

Bu sadece “kamerayı” döndürmek de değil. 3DAT, 3D modellerden hız ve ivme gibi verileri çıkararak modelleri aşağıdaki gibi ek bilgilerle kaplayabilir: Bir sporcunun ne kadar hızlı koştuğunu, en yüksek hıza ne zaman ulaştığını ve bunu ne kadar süre koruyabileceğini gösteren ısı haritaları hız. Bu, daha önce Olimpiyat Oyunlarında veya başka hiçbir yerde denenmemiş, göz alıcı bir veri görselleştirme düzeyidir.

Lee, "İstediğiniz şey, faydalı ve güzel olan ve evdeki izleyicinin sporcularla gerçekten bağlantı kurmasına ve onların daha önce bilmedikleri bir şeyi anlamasına yardımcı olan bir şey" dedi.

Hareket yakalama elbette yeni bir şey değil. Hollywood'da yıllardır kullanılıyor, özellikle de bazı şaşırtıcı tiyatro gösterilerinde. Weta Digital gibi şirketler tarafından Andy Serkis (Gollum'daki herkesi canlandıran) gibi oyunculardan ele geçirildi içinde Yüzüklerin Efendisi Sezar'a Maymunlar Cehennemi: Şafak Vakti King Kong'a, hata, Kral Kong). Mo-cap, ekrandaki avatarların gerçek insanlara olabildiğince yakın hareket etmesini sağlamak için oyun dünyasında da sıklıkla kullanılıyor. Ancak birçok mo-cap kıyafeti bireysel uzuvların hareketini yakalamak için sensörlerle donatılmış olsa da 3DAT sıfır sensör gerektirir.

Lee, sorunun şu olduğunu söyledi: hareket yakalama takımları Belirli senaryolar için iyi olsa da, elit seviyedeki sporcuların takip edilmesi mutlaka bu senaryolar arasında yer almamaktadır.

"Birinin başına, dirseğine, göğsüne bir sensör yerleştirdiğinizi ve ardından 'Tamam, hadi yükseklere çıkın' dediğinizi hayal edin. atla ve yere indiğinde tüm bu sensörlerin vücuduna baskılandığını hissedeceksin, değil mi?” O söz konusu. “Bunun mutlaka hoş bir deneyim olmadığını hayal edebilirsiniz. Veya bir kısa mesafe koşucusuna ne dersiniz? Sensör dizin hemen altına yerleştirilirse bu onların bloklardan çıkışlarını ve koşma şekillerini etkileyecektir."

Bunun yerine 3DAT, sporcu hareketlerinin biyomekaniğini analiz etmek için tamamen bilgisayar görüşüne ve poz tahmin algoritmalarına dayanır. Lee, bunun bir sporcunun hareketinin en küçük nüanslarını bile yakalayacak kadar doğru bir şekilde yapılabileceğini söyledi. Takipçiye gerek yok.

3DAT'ın geleceği

Bunu akılda tutarak Lee, 3DAT'yi yalnızca evdeki izleyicileri eğlendirmek ve bilgilendirmek için bir veri görüntüleme aracı olarak görmüyor. Aynı zamanda sporcuların performanslarını gözden geçirmeleri için bir antrenman aracı olarak da kullanılıyor. "Üç farklı elit seviyedeki koçun bunu 'koçluğun kutsal kâsesi' olarak tanımlamak için tamamen aynı ifadeyi kullandığını gördük" dedi. Potansiyel olarak dönüştürücü bir kullanım örneği mi var? Yaralanmaların teşhis edilmesine yardımcı olmak.

Lee, "Sporcuları etkileyen en büyük şeylerden biri yumuşak doku yaralanmalarıdır" dedi. “Bunlar genellikle asimetri şeklinde ortaya çıkmaya başlıyor. Yani belki sol ve sağ adım uzunluğunuz farklı olabilir veya kalçalarınızın hareket şekli değişebilir, değil mi? Bunlar, yaralanma meydana gelmeden önce bile olabilecek şeylerdir. Bir sporcuya biraz daha uzunlamasına bakmaya başlarsanız - örneğin sezon başında, sezon sırasında, sonrasında, belki de bir tür işlevsellik sırasında hareket değerlendirmesi - [bir yapay zeka] yaralanmaların öncüllerini tanıma görevini üstlenebilir, [böylece antrenörler ve sporcular] onları yaralanmadan önce önleyebilirler olmak."

Bu nedenle Lee, 3DAT'ın geleceğinin giderek yapay zekayla iç içe geçeceğini düşünüyor. "Aklıma gelen soru şu: Tüm bu verilerle ne yapacaksınız?" not etti. “3DAT için bir sonraki sınırı burada görüyorum… İster yaralanmaların önlenmesi, ister performansın iyileştirilmesi veya rehabilitasyona yardımcı olun, bir sonraki seviyenin olması gerekiyor… Bir sonraki soru, bunu [gerçekten] harika bir teknolojiden harika ve [inanılmaz derecede] bir teknolojiye dönüştürebilmek için cevaplamamız gereken sorudur. kullanışlı."

Ancak şimdilik Olimpiyat izleyicileri "gerçekten harika" ile yetinmek zorunda kalacak. Bir şey bize bunun muhtemelen yeterli olacağını söylüyor. Yakında yakınınızda (veya en azından televizyonunuzda) bir altın madalya etkinliği olacak.

Editörlerin Önerileri

• Komik formül: Makine tarafından üretilen mizah neden yapay zekanın kutsal kâsesidir?
• Radarın altında: 117 yıllık bir teknoloji Olimpiyat atıcılarına nasıl avantaj sağlıyor?