祭壇から一般公開へと移行する冬季オリンピックでAIブラックテクノロジーを公開

現代のスポーツ競技は、アスリート同士のタイム競争であるだけでなく、舞台裏でのさまざまなハイテクノロジーの競演でもあります。近年、オリンピックではさまざまな新技術が登場し、人々にさらにエキサイティングな観戦体験をもたらしただけでなく、アスリートたちが何度も身体的限界を突破し、「より速く、より高く、より強く」というオリンピック精神を鮮やかに表現するのに役立っています。

つい最近閉幕した北京冬季オリンピックを例に挙げてみましょう。男子500メートルスピードスケート競技で、中国チームは34.32秒のオリンピック記録を破り、中国男子スピードスケート史上初の冬季オリンピック金メダルを獲得しました。その瞬間は涙と誇りに満ち、今でも忘れられません。

この苦労して獲得した金メダルの裏には、選手たちが日々流した汗と、舞台裏でコーチ陣が沈黙のうちに続けたプロフェッショナルな指導と激励があります。しかし、皆さんが知らないかもしれないのは、その背後には AI ブラック テクノロジーの功績もあるということです。このテクノロジーは、アスリートが微妙な技術的な動きを何度も正確に調整するのを助け、トレーニングの効率と質を大幅に向上させます。

使いやすい「AIコーチ」

これまでのスポーツトレーニングモデルでは、コーチは選手のパフォーマンスを肉眼で観察することに全面的に頼り、経験に基づいて選手の動作の細部を繰り返し調整・修正していました。客観的で具体的な定量的なデータ分析がなく、トレーニングの的を絞った効率性に欠けていました。過去20年間で、アスリートの体調や動きの詳細を正確に把握したり、対戦相手のスタイルを分析したり、戦術を予測したりするために、データサイエンスが徐々にスポーツに導入されてきました。スポーツがますますデータ主導型になるにつれ、ウェアラブルデバイスを使用してアスリートのスポーツデータを収集することが、より効率的にデータを収集するための一般的な方法になりました。しかし、この方法の欠点は明らかです。高速で走る短距離走者やスピードスケート選手などのアスリートの体の重要な部分にセンサーを設置すると、アスリートの運動プロセスを妨げるだけでなく、コストもかかります。

スポーツデータを収集し、正確に分析するよりシンプルで簡単な方法はあるでしょうか? Intel® 3DAT アスリート追跡テクノロジーは、このような背景から生まれました。報道によると、中国スピードスケートチームは昨年の冬からこの技術システムを日常のトレーニングに取り入れているという。

スピードスケートを例に挙げてみましょう。この競技の練習・競技会場は広く、トラック1周は約400メートルです。また、選手の動きも非常に速く、可動範囲も広いです。選手全員がウェアラブルデバイスを使ってデータを収集すると、選手に余分な負担がかかってしまいます。同時に、スピードスケートは高度な技術を要するスポーツです。ちょっとした技術的なミスが、ゲーム全体の結果に影響する可能性があります。そのため、モーション キャプチャ システムは、コーチや選手が参照できるように、視覚的かつ定量的なデータをリアルタイムで正確に生成できる必要があります。

まず、3DAT は、アスリートがウェアラブル デバイスを装着する必要なく、カメラやスマートフォンを通じてトレーニング ビデオ サンプルを取得できるため、スポーツ データを取得するためのシンプルで軽量な方法が確実に実現します。さらに重要なのは、マシンビジョンとAI技術に基づいて、標準ビデオからアスリートの骨と筋肉の形状と運動軌跡を抽出し、アスリートの2Dおよび3Dの骨運動姿勢と軌道モデルを再構築し、生体力学的データを生成することができるため、コーチやスポーツ専門家は運動中のアスリートの身体状態を正確に評価し、より的を絞った指導を提供できます。

特にスピードスケート競技では、スタートと直線加速の段階が選手のパフォーマンスに影響を与える重要な要素であり、コーチにとっても最大の関心事です。 3DAT技術は、スタート段階で、マシンビジョンとAI技術を使用して、ビデオ画面から人体と人体の関節を抽出して識別し、2Dスケルトンを生成し、会場やカメラパラメータなどの情報を使用して3次元の動作姿勢を再構築します。また、バイオメカニクスアルゴリズムを使用して、足とスタートラインの角度、脚のしゃがみ具合、腕の位置、重心の配置などのスタート姿勢パラメータセットと、ステップ頻度、氷を押す時間、停止時間、接地時間、膝関節角速度、スタート角速度などのさまざまなスタート後のパラメータセットを計算することもできます。これにより、コーチやスポーツ専門家は、アスリートの動きと姿勢を多角的に観察できるだけでなく、定量的なデータを通じてスタート姿勢がスピードに与える影響を正確に分析できます。

同様に、直線加速フェーズでは、コーチやスポーツ専門家は、コア関節、膝関節、股関節の回転角度や角速度、アスリートの重心の軌道や加速度など、3DAT によって生成されたデータを使用して、アスリートが姿勢が氷を押す際の質と効率に与える影響を分析できるように支援できます。

リアルタイムで正確な技術基盤

シンプルさと使いやすさの裏には、決してシンプルではない基礎技術が隠れていることが多いです。画像に含まれる情報量が膨大であることは容易に理解できます。連続する複数のビデオフレームから肘、足首、膝、肩などの関節の位置情報をレイヤーごとに抽出するには、非常に高い計算能力が必要です。通常のトレーニングでは、コーチは技術的な詳細をリアルタイムで調整するために、リアルタイムでデータを収集および生成する必要があることが多く、これにより、コンピューティング能力と AI アルゴリズムに対する要求が高まります。

3DAT技術は、1080P、4Kなどの画質をサポートするだけでなく、160fpsのフレームレートでデコードでき、複数のビデオの同期取得と後続のデータ処理における複数のビデオの同期処理、複数のビデオからの3D姿勢データの生成などをサポートし、測定誤差が5mmと低く、角度誤差が7〜8度程度に抑えられ、高精度のデータ生成を実現できると報告されています。実際のアプリケーションでは、トレーニング現場で3Dデータと生体力学的データを瞬時に生成することもできます。

では、これらの機能の背後にはどのような基礎的な技術サポートがあるのでしょうか?

まず、Intel® Xeon® スケーラブル・プラットフォームは、複雑で膨大なトレーニング・データ情報をリアルタイムで処理、検証、カウント、分析できるため、3DAT システムの適時性が確保されます。

第 3 世代 Intel® Xeon® スケーラブル プロセッサーは、前世代と比較してパフォーマンスが最大 46% 向上し、8 チャネル DDR4/3200、64 個の PCI EXPRESS 4.0 チャネルをサポートし、I/O スループットを総合的に強化し、膨大な情報と高いリアルタイム性と精度が求められるグラフィックス、画像処理、3D モデリング、データ分析のための強固な基盤を提供します。 Intel® Optane™ テクノロジーは、低レイテンシー特性によりデータ処理効率を確保しながら、十分なデータ ストレージ容量を提供します。 Intel® スケーラブル ビデオ テクノロジーは、画質を犠牲にすることなくビデオ エンコーディングの効率を大幅に向上させ、ビデオの再生とレポート生成の低レイテンシーを実現します。

第二に、3DATはIntel OpenVINOビジュアルツールキットに基づいて開発され、Intel® Xeon®に基づくAIアクセラレーションテクノロジーを統合しています。ビデオデータの読み取り、前処理、欠落フレームの修復、モーションデータの生成などの画像処理をより正確かつ効率的にし、ピクセルレベルの精度で測定できます。また、ディープラーニングの推論とトレーニングのパフォーマンスが大幅に向上し、モデル生成がより効率的かつ正確になり、推論の実行速度が大幅に向上します。

さらに、3DAT は導入と実装が簡単です。クラウド/エッジとエンドの連携により、通常は現場に2～4台のカメラを設置するか、限られた条件下ではポータブルスマートフォンを使用してビデオサンプルを収集します。その後、ビデオをクラウド/エッジにアップロードし、Intel Xeonプロセッサベースのサーバーで高速処理し、分析結果をほぼリアルタイムでコーチや選手にフィードバックできます。

オリンピックを超えて、一般大衆に恩恵をもたらす

3DATテクノロジーの最も注目すべき特徴は、簡単に言えば、アスリートの身体に装着されたセンサーをマシンビジョンとAIアルゴリズムに置き換えることです。使いやすく、取得範囲が広く、導入しやすいという利点があります。Intel® Xeon®スケーラブル・プラットフォームをベースとしているため、リアルタイムで正確なデータ分析と処理を実現でき、モーションキャプチャーテクノロジーの敷居を下げます。また、AIモデルは拡張性とトレーニング性を備えているため、より多くのスポーツイベントや、芸術パフォーマンス、フィットネス、スポーツリハビリテーションなどの幅広い分野に簡単に移植でき、一般大衆に利益をもたらす道となります。

例えば、北京冬季オリンピックの開会式の2つのプログラム「人民に捧げる」と「雪花」では、インテルは3DAT技術をベースに、サードパーティの専門チームと協力して「人工知能技術に基づくパフォーマンス向けリアルタイム特殊効果システム」をカスタマイズして開発しました。複数の人体検出AIモデルとアルゴリズム調整を効率的に展開することで、わずか4台のカメラで数百人の俳優の正確な人体認識と、広範囲での人体の正確な配置を完了しました。また、画像の取得、認識、検出から処理まで、エンドツーエンドで数十ミリ秒未満の遅延を実現し、最終的にライブスクリーンと俳優の移動とのリアルタイムの相互作用効果を生み出し、観客にテクノロジーとアートが完璧に融合した視覚の饗宴を提供しました。

この技術は冬季オリンピックのトレーニングや開会式のパフォーマンスといったトップレベルの場面にも応用できるのだから、フィットネスやスポーツリハビリテーションなどの分野にも当然応用できるだろうと想像に難くない。例えば、フィットネスコーチはいつでもどこでも生徒のトレーニングビデオをクラウドにアップロードし、生成された3Dスケルトンと関連データを即座に取得して、生徒に正しい運動指導を提供できます。また、クラブやコーチは収集したビデオデータを使用して選手のスキルと運動能力を評価し、低コストで高精度に選手を選抜できます。私たちの想像力をさらに広げるために、AR/VR システムの重要な部分は、ユーザーの 3D 姿勢を再構築することです。3DAT は自然に AR/VR テクノロジーと組み合わせることができ、さまざまな新しい没入型でインタラクティブなエンターテイメント体験を生み出し、仮想世界と現実世界のシームレスな統合を加速し、人類がメタバース時代に入るのに役立ちます...

より多くのプロジェクトがこの技術を活用し、業界をより強力に支援するために、Intel は AWS と協力して 3DAT Cloud SDK を展開していることも特筆に値します。オープン API を通じて、開発者、ユーザー、ISV パートナーは、各自のニーズに応じて、AWS クラウド上で二次開発とアプリケーション展開を迅速に実装できます。これにより、この技術の普及がさらに加速し、今後のスポーツのトレーニングや競技、さらに多くの分野に大きな変化をもたらすものと考えられます。

この記事の参考文献:

北京冬季オリンピックで、誤差 5 mm 未満の 3D ジェスチャーのリアルタイム モーション キャプチャを実現する新しい AI 技術が間もなく一般公開されます。QuantumBit https://mp.weixin.qq.com/s/T62uhROO1ZViyNENTh7wzg

3DATが冬季オリンピックの開会式と試合前トレーニングを支援：この「謎のブラックテクノロジー」とは何ですか？、同期済み https://mp.weixin.qq.com/s/2lQTQiMU5xJsDtxA04h7Xw

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