隱藏在東奧中的AI 人工智慧,你知道嗎?

隱藏在東奧中的AI人工智慧,你知道嗎?

本來 2020 年要舉辦日本東京奧運,因為 Covid-19 疫情延至 2021 年舉行,儘管經歷了一波三折、充滿很多爭議,但此次舉辦的東京奧運卻也是結合科技實力的一個重要展現:將最新的 AI 人工智慧技術導入於選手的訓練、提升參賽運動員和觀眾的體驗,以及解決賽程中所面臨的問題等。

Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

晶片龍頭大廠 Intel(英特爾)開發了 3D 運動員追蹤技術(簡稱為 3DAT ,全名為 3D Athlete Tracking),用於追蹤短跑比賽等項目。它以攝影機拍攝選手的體型、動作並上傳到阿里巴巴的雲端上,以姿態估測演算法(pose estimation algorithms)做選手身體動作的生物力學分析後,再將「幾乎同步」的分析資料疊加在即時轉播的影片上。

雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

DAT 的運用能為參賽選手提供訊息和洞察分析:如運動的姿勢、阻礙他們前進的因素等。此項技術使用4部雲端的攝影機拍攝全身主要關節位置,發送給內建 Intel 人工智慧加速功能「Deep Learning Boost AI」的處理器進行分析。教練收到分析報告和圖表後,就能更清楚地了解選手弱點、如何更精準的調整運動姿勢、規劃訓練等,來幫助選手充分發揮潛力。

另外,使用 3DAT 追蹤時,選手不需要穿戴任何感應裝置,而影響到訓練過程。

AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

東京奧運柔道項目中,日本選手高藤直壽在 60 公斤男子柔道項目中奪金,讓拿下銀牌的台灣選手楊勇緯忍不住落淚。原來,高藤奪金的秘密之一,在於背後有著 AI 人工智慧透過 4 萬支影片的大數據分析!

在 60 公斤量級金牌戰拿下銀牌,而日本選手金牌得主高藤直壽,和日本隊連續奪得多枚金牌背後的關鍵是什麼呢?

其實,自 2016 年里約奧運後的國際賽事,日本柔道隊都會分析人員到場拍攝與分析超過四千名選手的動作,解析他們的招數、技巧、優劣勢,像是何時進攻、何時該防守、如何抓住對方的道服等,讓教練、選手隨時都能透過影像來確認。

像是近期兩場的世界錦標賽上,日本隊分析後得知:過往柔道得分率最高的「過背摔」和「內股」等主要招數,多數選手逐漸傾向以固定規則較少的「空氣摔」來取勝。高藤直壽及教練古根川實掌握此分析訊息,並精心研究對策,成為日本隊奪得金牌的重要原因之一。

東奧內自由行駛的 AI 自駕車

在2020年底,豐田正式推出專為 E-Palette 打造的移動服務平台「MSPF」之全新功能,包含結合車輛的自主移動管理系統(AMMS)和同時監管多車的e-Palette任務分配平台(e-TAP)。

AMMS可依實際交通需求和行駛情況,調度和安全管理車輛;e-TAP 導入可視化管理,實現一人同時監管多台車輛的高效管理。

「e-Palette」的空間可承載20名乘客和4輛輪椅,里程可達150公里,並採用平穩加速和自動剎車的技術,車體本身還能檢測周圍車輛或行人,內外塗佈對抗 covid-19 的防護層,避免接觸感染。因此在防疫期間,e-Palette車隊仍可進入會場。
另外,「e-Palette」的座車還能根據運動員的身高而調節扶手,地板也為提高視障人士的能見度而以對比色塗裝。

雖然是AI 人工智慧加持的無人駕駛,但是為了安全起見,每輛車還是配備一名駕駛員以確保安全、並且應付緊急事件。

 

人工智慧除了用於訓練選手、載運奧運選手、工作人員與會眾之外,還可以擔任即時翻譯人員,讓多國語言的溝通零障礙!請點此篇連結

 

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