人工知能とビッグデータはオリンピック選手のパフォーマンス向上の重要な要素となっている

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2021年に開催される2020年東京オリンピックでは、ビッグデータと人工知能（AI）がこれまでにない形で取り入れられる予定であり、このトレンドは、アスリートのトレーニング、関連するスポーツ競技の未来を変え、競技の公平性を強化するマイルストーンとなる可能性があります。

オリンピック競技の競技者を追跡するために、オリンピックが電子計時機器を正式に採用してから53年が経ちました。その後、技術の継続的な進歩により、徐々に世界的なスポーツイベントの一部になりました。

基本的に、スポーツ業界は本質的に計算集約的であり、それが AI アプリケーションに最適な業界である理由の 1 つです。長年にわたり、スポーツにおける AI は、アスリートのパフォーマンスを向上させ、運動動作を計算するツールとして広く称賛されてきました。今年の東京夏季オリンピックは、AI、ビッグデータ、機械学習の分野で大きな飛躍を遂げ、選手や主催者に世界クラスのスポーツAI体験を提供しました。

たとえば、アスリートの移動問題を解決するために、日本は自動運転車のソリューションを採用してこの目標を達成しました。その結果、自動運転車はオリンピック村内で選手たちに運転手サービスを提供する交通手段となった。さらに、機械学習を活用した自律走行車は、競技中に選手のやり投げ、円盤投げ、ハンマーなどのスポーツ用具を持ち帰るようにもプログラムされています。

日本オリンピック委員会は、声の異なる人々が互いの指示を理解できるよう、AIを活用したリアルタイム翻訳システムも活用している。この翻訳機はスマートフォンにインストールすることができ、ユーザーが普段使用している言語でデバイスに話しかけると、あらゆる言語に翻訳することができます。その他の AI アプリケーションには、追跡ツール、クラウド ブロードキャスト、ロボット アシスタント、5G などがあります。

例えば、各国について言えば、米国サーフィン協会はビッグデータ技術を活用して選手が有利になれるように支援し、機械学習を通じて最適なサーフィンスポットを選ぶこともできます。さらに、これらのビッグデータは、心血管出力、睡眠パターン、心拍変動など、アスリートの生理学的状態を監視するためにも使用されます。

さらに、インテルとアリババは、アスリートの動きを綿密に監視するための3DAT（3Dアスリートトラッキング）を共同で開発しました。実際、3DATは米国オレゴン州で開催された米国オリンピック選考会ですでに公開されており、現在は東京オリンピックでも使用されています。この AI システムは、5 台の特殊な軌道カメラから画像を撮影し、それを Alibaba Cloud に送信して変換することができ、一流アスリートの潜在能力を発見する革新的な方法とみなされています。

日本側は、4万本以上の柔道競技ビデオを分析することで、今オリンピックで日本選手が複数の金メダルを獲得するのに貢献した。日本女子サッカーチームもビッグデータから効果的な攻撃方法や自チームの弱点を見つけ出し、パフォーマンスをさらに向上させた。

つまり、AI、機械学習、ビッグデータなどのハイテクが、アスリートがオリンピックやスポーツイベントでより良い成績を収めるのに役立ち、将来の選手権で優勝するための重要な要素となるため、スポーツ強豪国の定義は今後数年で書き換えられることになるだろう。