なぜAIは東京オリンピックでバレーボールの試合を無料で観戦できるのか？

[[416801]]

ビッグデータダイジェスト制作

出典: Wired

8月8日の夜、第32回夏季オリンピックが正式に閉幕した。

今回のオリンピックで、中国は金メダル38個、銀メダル32個、銅メダル18個を獲得し、海外オリンピックでの最高記録に並んだ。

[[416802]]

疫病の影響で、今回のオリンピックは観客の入場が禁止されたが、巨大なスタジアムでは選手たちの叫び声や息づかいがはっきりと聞こえた。

しかし、ビーチバレーボールなどの一部の競技では、コーチやチームメイトに加えて、「観客」という特別なグループも存在します。

「私たちは、選手とバレーボールを追跡するために、コンピュータービジョン技術を搭載したカメラを使用しています」とオメガタイミングの責任者、アラン・ゾブリスト氏は語った。「これはカメラ技術と人工知能の組み合わせです。」

オメガ タイミングは 1932 年以来、オリンピックの公式タイムキーパーを務めています。

最も印象的なのは、1948年にロンドンで発売された最初の光電カメラ「マジックアイ」でしょう。それ以前は、審判は人間の目とストップウォッチを組み合わせて、どの選手が最初にゴールラインを通過したかを判定していました。

長年にわたり、オメガ タイミングは精度の向上に努めるだけでなく、新しいアイテムをリアルタイムで判断する新しい方法も開発してきました。例えば、競技クライミング、水泳、陸上競技、体操、馬術はすべて今年、新しい計時方法を導入しました。

しかし、最も興味深いのは、オメガタイミングがビーチバレーボールを学習させるために人工知能を4年間トレーニングしたことです。

オメガタイミングの研究開発部門は180人のエンジニアで構成されており、開発プロセスは内部位置決めシステムとモーションセンサーシステムから始まると理解されています。彼らの目標は、毎年 500 を超えるスポーツ イベントで、複数のスポーツのアスリートのパフォーマンスに関する詳細なリアルタイム データを提供することです。このデータは、スクリーンの前にいる観客に提示できるよう、イベント中に 10 分の 1 秒未満で測定、処理、送信されなければなりません。

ビーチバレーの場合、それはポジショニングとモーションの技術を取り入れ、ヒットからブロック、スパイクへの移行、パスの種類、ボールの飛行経路など、さまざまなショットの種類を認識できるようにAIをトレーニングし、そのデータを選手の衣服に取り付けられたジャイロスコープセンサーから収集された情報と組み合わせることを意味します。これらのセンサーにより、システムはアスリートの移動方向、ジャンプの高さや速度などを知ることができます。

処理された関連情報とデータは、ライブ放送や解説に使用されたり、画面上のグラフィックに表示されたりします。

ゾブリスト氏によると、AIが学習する上で最も難しいレッスンの1つは、カメラがボールを捉えられなくなったときにボールの動きを正確に追跡することだという。

「ボールは選手の体の一部に隠れていることもありますし、テレビ画面の外に出ていることもあります。ボールが見えないときにどうやってボールを追跡するのでしょうか。ソフトウェアにボールの軌道を予測させ、ボールが再び現れたときに時間の差を再計算し、欠落したデータを自動的に埋めて、再び追跡するのです。」

「ボールを追跡すると、システムはボールの位置と方向転換のタイミングを把握します。これを選手のセンサーと組み合わせると、アルゴリズムがヒットを認識し、どのチームのどの選手がボールを動かしたかがわかります。この 2 つの技術により、非常に正確にデータを測定できます」とゾブリスト氏は語った。

オメガタイミング社は、毎秒250フレームで動作するセンサーと複数のカメラのおかげで、ビーチバレーボールシステムの精度は99パーセントであると主張している。しかし、ダーラム大学のコンピュータービジョンと画像処理の教授であるトビー・ブレコン氏は、重要な問題は、このシステムが人種や性別の違いによって騙される可能性があるかどうかだと述べた。

「これまでの研究は非常に印象的で、AI を訓練するには大規模なデータセットが必要です」とブレコン氏は言う。「しかし、疑問の 1 つは精度です。さまざまな動きで AI が間違える頻度はどれくらいでしょうか。ボールを見失う頻度はどれくらいでしょうか。また、すべての人種や性別で均一に機能し、たとえば米国女子チームで 99 パーセントの精度であれば、ガーナ女子チームでも 99 パーセントの精度を維持できるでしょうか。」

ゾブリスト氏はこれに自信を持っており、必要な AI の専門知識を提供するために Google や IBM に依頼する方が簡単だったかもしれないが、彼らにとってそれは選択肢ではなかったと説明している。 「得点を競うスポーツでも時間を競うスポーツでも、結果の解釈と最終結果の間に矛盾が生じないようにすることが重要です。」

今後のタイミングと追跡のアップグレードについては、ゾブリスト氏は控えめにしながらも、2024年のパリオリンピックが鍵となるだろうと述べた。

「まったく新しい機器一式を目にすることになるでしょう。タイミングやスコアリング、モーションセンサーや測位システムなど、引き続きさまざまな機器が登場します。もちろん、2028年のロサンゼルス大会も楽しみにしてください。そこでは、さらに興味深いプロジェクトが予定されていますが、まだ始まったばかりです。」

関連レポート: https://www.wired.co.uk/article/tokyo-olympics-timekeeping-omega

[この記事は51CTOコラムBig Data Digest、WeChatパブリックアカウント「Big Data Digest（id: BigDataDigest）」のオリジナル翻訳です]

この著者の他の記事を読むにはここをクリックしてください