東奧中的7個AI人工智慧黑科技-1
本來要在 2020 年舉辦的日本東京奧運，因為 Covid-19 疫情史無前例地推遲至 2021 年舉行，儘管經歷了風風雨雨、充滿不少爭議，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 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 其...
