2020年東京五輪の秘密兵器が暴露される：AIは計時を担当するだけでなく、審判員の職を失わせる

最近、2020年夏季オリンピックがついに2021年に開幕しました。

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現在、我が国のオリンピック選手は金メダル6個、銀メダル2個、銅メダル5個を獲得し、合計13個のメダルを獲得してトップに立っています。

ビーチバレー競技でも選手たちは素晴らしいパフォーマンスを見せました。

ジャンプ、ブロック、スマッシュ…

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コート上のバレーボール選手のあらゆる動きが記録されます。

これらのあらゆる方向の平凡なカメラの唯一の機能はビデオ再生だけですか?

そう考えるのは間違いです！

現在、フィールド上のカメラはコンピュータービジョン技術を使用しており、カメラと人工知能を組み合わせて、さまざまな試合に関するリアルタイムのデータを提供しています。

人工知能はどこにでもある

このオリンピックでは、AIがあらゆるところに登場します。

あらゆる AI アプリケーションの中で最も興味深いのは、オリンピックの古いパートナーであるオメガが使用しているものかもしれません。

オメガはビーチバレーボールの試合で使用するための AI のトレーニングに 4 年を費やしました。バレーボールプロジェクトは、モデルトレーニングであれ、応用であれ、簡単ではありません。プレーヤーの数が多く、ボールの動きが速いため、特定のボールのスコアを肉眼で判断することは困難です。

屋内バレーボールでは、すでに「ホークアイ」の支援がある。インスタントリプレイシステムとしても知られるホークアイシステムは、審判の判定の精度を高める強力なツールです。 もちろん、我らがラング長官の目はホークアイの目よりも強力です…

そして今、オメガはビーチバレーにも AI を追加しました。ビーチバレーボールでは、選手のポジションやプレーテクニックが異なるため、オメガは AI をトレーニングして無数の種類のショットを認識できるようにする必要があります。

そのためには、アスリートが着用する衣服に、1 秒あたり約 2,000 セットのデータを収集して分析できるジャイロスコープ センサーが搭載されている必要があります。このデータ情報には、スパイク方法、パスの種類、ボールの飛行経路などの変更が含まれます。

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AI は選手のスピード、移動方向、ジャンプの高さの生データを取得した後、対応するショットやパスの種類を推測できます。

画像と動きの条件を組み合わせることで、コンピュータービジョンベースの AI はボールの軌道を効果的に追跡および予測できます。ボールがカメラのフレームから飛び出しても問題ありません。ボールが消えて再び現れたときのデータをもとに、AIが中央の欠けている部分を自動的に補ってくれるからです。

「人工」知能から人工知能へ

科学技術が急速に発展し、人工知能が登場する前は、オリンピック競技のタイムを計算するために、肉眼＋ストップウォッチという最も原始的な方法が使われていました。

当時、オメガはイベントのために時計職人と30個のクロノグラフを提供しました。これらの懐中時計はスイスのヌーシャテル天文台によって認定されており、高精度のスプリットセコンドクロノグラフ懐中時計でした。

スイスのヌーシャテル天文台認定を受けたオメガの高精度スプリットセコンドクロノグラフ懐中時計

オメガの計時機器は、ほぼ 1/10 秒の精度で時間を測定できます。

1948年、オメガはロンドンオリンピックで初の光電式フィニッシュカメラ「マジックアイ」を発売しました。

フォトセルは、アスリートがフィニッシュラインを通過した瞬間を正確に記録できるため、フィニッシュラインベルトの弾力性によって長年引き起こされてきた精度の問題を解決します。

手が変形していても記録できる

1968年のメキシコオリンピックで初めて計時が完全に電子機器に切り替わり、フィニッシュラインカメラが10の新しい世界記録を記録しました。

1968年メキシコオリンピックで使用された写真プリンター。陸上競技選手なのかスケートボーダーなのか判別がつきませんでした。

人工知能は、21 世紀の「より速く、より高く、より強く」というトレンドにも貢献しています。

人工知能が体操の採点をする

ビーチバレーだけでなく、さまざまなスポーツ競技でもAIが活用される予定。

例えば水泳では、AI を画像認識に活用して、選手のストローク数やリアルタイムの速度、選手間の距離などを計算します。

あるいは、アスリートのランニング姿勢を記録し、それを分析して改善し、より速く走れるようにすることもできます。

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スポーツバイオメカニクスの専門家がトレーニング中の蘇炳田選手の走行姿勢を分析

体操では、選手の姿勢を検知し、技術的な動きを確認するためにも AI が使用されています。

審判は、体操選手が宙返りやジャンプをするときの体の正確な位置に基づいて、得点を加点または減点します。

審査員は選手の膝や肘などの関節の角度を細かく評価する必要があるが、関節の曲げ角度を正確に測定するなど、一瞬の動きの変化におけるわずかな欠陥も人間の目で検出することは難しい場合がある。

(左上) カメラ映像、(左下) タイムライン、(中央) AI が捉えた選手の動き、(右) 各技に対する「審判のフォーカス」

国際体操連盟は2019年の世界選手権で富士通が開発したLIDAR技術を採用した。

彼らは、LIDAR と AI システムを接続して、スポーツにおける 3D センシング技術の可能性を研究しています。

レーザー光を毎秒約200万回以上照射し、反射時間から距離を算出することで人物の3D形状を捉えます。

さらに、取得した3Dデータをもとに、選手の関節位置の3Dデータを取得し、データベースと照合してスコアを付けるアルゴリズムも開発しました。

あん馬術判定機構

審査員は姿勢が正しいかどうかだけでなく、動作の難しさと合わせてパフォーマンスの質や表現力も見なければなりません。

そのため、難易度が上がり、行動のスピードが速くなると、AI自動採点システムが審判員に参考意見を提供し、審判員の負担を軽減することができます。

評価支援システム

AI はもはやプログラマーを「失業」させるだけではないようです。人間の審判も「失業」させてしまうのでしょうか?