소식

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

집중하다

텐센트 테크놀로지 뉴스(Tencent Technology News) 7월 27일 외신 보도에 따르면 2024년 하계 올림픽에 참가하기 위해 약 200개 국가와 지역을 대표하는 10,000명 이상의 운동선수가 파리에 모이면서 새롭고 친근하지만 눈에 보이지 않는 음성 동반자인 AthleteGPT를 만났습니다. 운동선수를 위해 특별히 제작된 인공지능 챗봇은 Athlete365 모바일 애플리케이션에 통합되어 운동선수에게 실시간 지도 및 기타 서비스를 제공합니다.

선수들은 "대회장까지 어떻게 가나요?", "생중계할 수 있나요?", "컴퓨터로 경기를 심사하나요?", "스폰서 선물은 어디서 받을 수 있나요?" 등 간단한 질문만 하면 됩니다. ?" AthleteGPT는 방대한 양의 정보를 신속하게 통합할 수 있습니다. 그리고 즉시 응답하여 모든 선수의 질문에 효율적으로 답변할 수 있도록 합니다.

오레곤 주 힐스보로에 있는 Intel Labs의 올림픽 인공 지능 혁신 프로젝트 책임자인 Todd Harple에 따르면 AthleteGPT는 탁월한 정보 처리 기능을 통해 "언제 어디서나 매우 빠른 속도로 수천 페이지의 데이터를 검색"할 수 있습니다. 선수들에게 정확한 정보를 제공한다”고 말했다.

이 챗봇은 여전히 ​​본질적으로 대규모 언어 모델입니다(법학 석사 )는 프랑스 회사 Mistral AI의 인공 지능 기술과 Intel Gaudi 프로세서를 사용하여 구축되었습니다. 이는 인공 지능이 올해 올림픽에서 흔적을 남길 수 있는 또 다른 방법입니다.2021년 도쿄 하계 올림픽에서는 대형 언어 모델이 경쟁합니다.채팅GPT이 기술은 아직 알려지지 않았지만 파리 올림픽의 단거리 선수들은 의심할 바 없이 그 이후로 필드가 이룩한 도약과 경계를 직접 경험할 것입니다.

국제올림픽위원회(IOC)는 이러한 기술 변화를 열린 자세로 수용하고, 올해 4월 인공지능 어젠다(AI Agenda)를 발표했다. 이는 스포츠 분야에서 인공지능의 활발한 발전을 지도하고 표준화하는 동시에 신중한 전략을 수립하는 것을 목표로 한다. 올림픽 게임 애플리케이션에서. 토마스 바흐 IOC 위원장은 여러 AI 기반 스포츠 도구의 최첨단 기능도 선보인 런던에서 열린 기자회견에서 "우리는 변화의 대상이 아니라 변화의 리더가 되어야 한다"고 강조했습니다.

자연은 인공 지능이 어떻게 선수와 관중의 올림픽 경험을 세 가지 방식으로 재구성할 수 있는지 탐구합니다.

1. 선수의 성과와 훈련에 대한 통찰력

1900년 초, 파리에서 처음으로 올림픽이 개최되었을 때, 프랑스 과학자 Étienne-Jules Marey는 움직이는 순간을 포착하는 기술의 사용을 개척했습니다. 그의 고속 타이밍 사진 기술은 기관총처럼 연속적으로 촬영하여 질주했습니다. 1901년 <네이처>지는 그가 인체의 생체역학적 신비를 분석해 운동선수의 경쟁력을 드러냈다며 높이 평가한 바 있다.

오늘날 기술의 발전으로 인해 스마트폰은 스포츠 분석을 위한 강력한 도구가 되었습니다. Intel의 3D Athlete Tracking(3DAT) 기술은 인공 지능을 사용하여 인체의 21개 핵심 지점을 정확하게 잠그고 운동 궤적을 자세히 제시하여 코치에게 훈련 중에 엘리트 운동선수와 동일한 생체 역학적 통찰력을 제공합니다. Harpur는 이러한 기술이 경쟁의 강도를 높일 뿐만 아니라 새로운 기록을 세우는 데도 도움이 될 것이라고 예측합니다.

운동선수의 경기력 향상을 위한 인공지능의 적용은 맞춤형 스포츠 장비부터 개인화된 영양 및 훈련 프로그램에 이르기까지 모두 기술의 힘을 반영합니다. Harpur는 "이것은 새로운 스포츠 전략의 발견을 가속화할 수도 있습니다."라고 말했습니다. Fox의 혁명적인 높이뛰기 기술의 탄생과 마찬가지로 이는 스포츠에 대한 기술의 심오한 영향과 무한한 가능성을 예고합니다. 이러한 유형의 높이뛰기는 1968년 올림픽에서 미국 선수 Dick Fosbury에 의해 개척되었으며 현재는 연속 높이뛰기로 알려져 있습니다.

개인 데이터 수집의 편리함과 인공 지능의 긴밀한 통합은 코치에게 새로운 인재 식별 경로를 열어 스포츠 경기 무대를 더욱 공정하고 투명하게 만들고 있습니다. 올해 3월 국제올림픽위원회(IOC)는 3DAT 기술을 활용해 달리기, 점프 등 기초 훈련에 대한 상세한 분석을 통해 최첨단 스카우트 프로그램을 성공적으로 시범 운영해 세네갈에서 40명 이상의 미래 올림픽 선수를 발굴했다.

그러나 대규모 프로 리그와 풍부한 자원을 갖춘 스포츠 강국은 데이터 수집 및 분석에서 상당한 이점을 누리고 있으며, 대량의 고품질 데이터를 사용하여 훈련 알고리즘을 지속적으로 최적화할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이와 관련하여 스포츠 기술 회사인 Stats Perform의 수석 과학자인 Patrick Lucey는 일부 올림픽 스포츠가 데이터 부족, 즉 "제한된 데이터 공간"이라는 문제에 직면해 있다고 지적했습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 현재 상황은 심판과 같은 다른 핵심 분야에서도 인공지능 기술을 혁신적으로 적용하는 데 영감을 주었습니다.

2. 심판 및 실시간 데이터

독일 하노버에 있는 막스 플랑크 중력 물리학 연구소의 천체물리학자이기도 한 올림픽 수구 심판 프랑크 오메(Frank Ohme)는 인공 지능에 대해 낯설지 않습니다. 일상 업무에서 그는 복잡한 중력파 데이터를 탐색하면서 블랙홀 충돌의 미묘한 신호를 찾고 때로는 인공 지능의 도움을 받습니다. 그러나 흰색 심판복을 입고 파리 올림픽 수영장 옆에 섰을 때 그는 튀는 물 속에서 공이 골라인을 넘었는지 정확하게 판단해야 하는 전혀 다른 도전에 직면했다.

인공지능은 필드의 다중 카메라 캡처 및 공에 내장된 칩 기술 등 축구와 같은 스포츠에서 유사한 결정을 지원했지만, 다른 스포츠, 특히 실시간 데이터가 필요한 스포츠에서는 인기가 여전히 낮습니다. 분석. 심판 세션.

다양한 프로젝트, 특히 파리 올림픽의 32개 프로젝트 간의 자금 부족과 개별 요구도 인공 지능 기술 홍보에 큰 장애물이 됩니다. 옴 교수는 수구가 올림픽 대표팀 스포츠 중 가장 오랜 역사를 갖고 있지만 경제적 파급효과는 농구, 축구 등 대중스포츠와 비교하기 어렵다고 지적했다. 또한 수중 환경에서의 이미지 캡처와 치열한 대결 역시 수구 분야의 인공지능 응용에 있어 독특한 기술적 과제를 제기합니다.

실시간 AI 지원 판결에서는 정확하고 투명한 의사소통이 중요합니다. 옴은 이미지나 시각화 수단을 통해 팀과 청중에게 정보를 종합적으로 제시하고 그들에게 독립적인 판단 능력을 주는 것이 신뢰와 인정을 얻는 최선의 방법이라고 믿습니다.

접촉 스포츠에서 파울 콜의 경우 모호함을 없애기가 어렵고, 빠르게 변화하는 결정에 대해 합의가 어려운 경우가 많습니다. Ohm은 "우주에서 블랙홀을 탐지하는 것과 비교할 때 이러한 더러운 행동을 정량화하고 이를 인공 지능에 맡겨 판단하는 것은 의심할 여지 없이 더 복잡한 작업입니다."라고 덧붙였습니다.

3. 청중 경험 향상

대회 기간 동안 축적된 방대한 데이터는 인공지능 알고리즘에 대한 훈련 지원은 물론, 통계 정보에 목마른 TV 시청자들에게 새로운 지평을 열어줄 수 있다. 과학자 패트릭 루시(Patrick Lucey)는 이를 잘 알고 있습니다. “스포츠에는 경계를 넘어 글로벌 커뮤니케이션을 촉진하는 고유한 언어가 있습니다. 통계와 데이터의 통합은 이러한 교류에 풍부한 요소를 추가하고 대화를 심화시킵니다. 관객들은 기대한다”

이러한 새로운 정보 동향에 직면하여 주요 방송사에서는 프레젠테이션 방법을 집중적으로 연구하고 TV 화면에 더 많은 데이터를 표시하기 위해 노력하고 있습니다. 2000년 시드니 올림픽에서는 텔레비전 화면에 '가상 기록선'이 겹쳐지면서 관중들이 매료됐다. 이제 2024년을 바라보며 Harpur는 방송사가 가속도, 최고 속도, 케이던스 등과 같은 더 많은 차원의 데이터를 시각적으로 표시하여 시청자에게 전례 없는 시청 경험을 제공할 수 있는 전례 없는 역량을 갖게 될 것이라고 예상합니다.

Harpur를 가장 흥분시키는 것은 Intel Geti 컴퓨터 비전 인공 지능 플랫폼의 도움으로 개인화된 하이라이트 아이디어가 점차 현실화되어 미래 방송의 추세를 이끌 수 있다는 것입니다. 하퍼는 대규모 이벤트 기록 앞에서 인공지능은 정밀한 체와 같아서 각 관객이 가장 원하는 장면을 빠르게 포착하고 엮어 전통적인 게임 시청 모델을 완전히 뒤집을 수 있다고 말했다.

이러한 변화는 특히 자원이 제한된 국가의 코치와 방송사에 도움이 될 것입니다. Hapur는 "누군가 나이지리아 남자 농구팀의 모든 3점슛을 보고 싶다면 인공지능이 모든 샷을 찾아 자동으로 결합할 수 있습니다."라고 말했습니다.(Compiled/Golden Deer)