Игры искусственного разума: первая Олимпиада, на которой применяются ИИ-технологии
Иллюстрация © Intel
Цифровой тренер
Начинается все задолго до Олимпиады — с подготовки спортсменов. ИИ помогает анализировать большие объемы данных: видеозаписи тренировок, биометрические данные и статистику. Это позволяет тренерам понять сильные и слабые стороны каждого спортсмена и выявлять области для улучшения.
Например, компания Catapult предлагает носимые устройства, которые собирают данные о движениях, скорости, ускорении, сердечном ритме и других биометрических показателях спортсменов в командных видах спорта. Затем ИИ в облаке анализирует их и выдает тренерам подробные отчеты и рекомендации для улучшения тренировочного процесса и предотвращения травм.
Системы компьютерного зрения от Hawk-Eye Innovations фиксируют перемещения игроков и мяча в теннисе, футболе и других видах спорта, после чего ИИ анализирует эти данные, помогая тренерам улучшать тактику и технику игроков. ИИ также помогает создавать индивидуальные тренировочные планы, адаптированные под конкретного спортсмена и учитывающие его физическое состояние, цели, уровень нагрузки и другие параметры.
Сатхьян Ньянасекаран, занимающий первую строчку в индийском рейтинге игроков в настольный теннис, долгое время тренировался с роботом. Устройство Butterfly Amicus Prime может выстреливать до 100 мячей в минуту под разным углом и закручивая их в разном направлении. Скорость и сложность таких подач существенно превосходят способности даже лучших из игроков, что позволило индийскому спортсмену серьезно улучшить навыки.
Нечеловеческое зрение
Хотя ИИ использовался как подспорье для судей и на прошлой, токийской Олимпиаде, на Играх 2024 года он применяется шире, а сами технологии стали совершеннее. Системы компьютерного зрения, дополненные аналитическими алгоритмами, способны зафиксировать и оценить мельчайшие особенности движений спортсменов.
Японская корпорация Fujitsu с 2017 года разрабатывала для Международной федерации гимнастики систему поддержки судей Judging Support System (JSS). И вот наконец в прошлом году ее обкатали на чемпионате мира, а теперь впервые используют на Олимпиаде. Система, пишет The Verge, включает от четырех до восьми камер высокого разрешения, снимающих выступления гимнастов с разных углов. На основании видеоданных ИИ создает трехмерные модели атлетов, а затем оценивает их выступления в соответствии с установленными федерацией правилами. Оценки все равно выставляют судьи, но ИИ видит гораздо больше деталей и помогает им принять решение. В итоге алгоритмы компьютерной программы могут влиять на то, какая медаль кому достанется.
Уже упоминавшаяся система Hawk-Eye применяется не только для тренировок, но и для помощи судьям в теннисе, крикете, футболе и других видах спорта. Она, как и решение от Fujitsu, использует несколько высокоскоростных камер, установленных вокруг площадки, чтобы фиксировать движение мяча и игроков. С помощью ИИ-алгоритмов Hawk-Eye анализирует изображения с камер, строит 3D-модели и определяет точное положение мяча. В теннисе, например, система может при возникновении спорных моментов точно определить, попал ли мяч в поле или за его пределы.
Далеко не во всех видах спорта у ИИ есть возможность помогать судьям. Например, в случае с водным поло пришлось бы обучать систему видеть мяч и спортсменов сквозь воду, но реализовать это при современном уровне развития технологий не представляется возможным. Кроме того, этот вид спорта, хотя и является олимпийским с 1900 года, в силу небольшой популярности приносит мало денег. Так что разрабатывать дорогостоящие ИИ-системы судейства просто не на что.
ИИ говорит и показывает
Технология отслеживания движений на основе ИИ также используется на Олимпиаде, чтобы показывать комментаторам и телезрителям позиции отдельных спортсменов в ряде соревнований, таких как гребля на каноэ, марафон, шоссейные велогонки и гонки с раздельным стартом, парусный спорт и триатлон.
Intel — один из спонсоров и официальный поставщик ИИ-технологий Олимпиады в Париже — предоставил свою ИИ-платформу анализа видео Geti в пользование OBS, олимпийской вещательной службе, ответственной за все трансляции с Игр. OBS может одновременно вести съемки нескольких десятков соревнований, но в прямой эфир национальных телевещателей попадают лишь некоторые. Разработанная Intel на базе Geti система видеоаналитики способна автоматически находить в сотнях часов записей соревнований наиболее яркие моменты.
Например, можно попросить показать все трехочковые броски баскетбольной сборной Нигерии, и искусственный интеллект сам смонтирует ролик из нужных отрывков. Раньше важнейшие и наиболее зрелищные моменты соревнований приходилось выбирать вручную, и возможности OBS были сильно ограничены. Как правило, лучшие кадры отбирали только для самых популярных видов спорта. Теперь такой контент доступен для любых соревнований, а позволить себе его могут даже небогатые телекомпании из развивающихся стран.
Используют искусственный интеллект и сами телевещатели. Принадлежащий NBC стриминговый сервис Peacock предлагает персонализированные дайджесты с Олимпиады. Их составляет ИИ на основе предпочитаемых зрителем видов спорта, он же добавляет комментарии сгенерированным голосом популярного спортивного телеведущего Эла Майклса.
Лучшее в блогах
Вам понравится
ADPASS скормил нейросети 18 часов выступлений с прошедшего в ноябре Национального рекламного форума — полмиллиона знаков текста, больше, чем в «Мертвых душах» Гоголя. Задача: отделить PR-шум от реальных сдвигов в индустрии и найти темы, которые определят повестку следующего года. Результат — пять смысловых доминант с оценкой частотности и одна «слепая зона», о которой рынок предпочитает молчать.
Ему не нужно оплачивать авиаперелет, гостиницу, такси. Его не нужно кормить в ресторанах и покупать ему билеты в музеи. Такой инфлюенсер — мечта тревел-маркетолога. Это — ИИ. Люди, занимающиеся путешествиями по миру за чужой счет, опасаются, что их могут вытеснить из профессии, пишет The New York Times.
К концу 2025 года объем рынка генеративного искусственного интеллекта в России достигнет 58 млрд рублей против 13 млрд рублей годом ранее. Аналитики ожидают, что к 2030 году показатель может вырасти до 778 млрд рублей, однако такие темпы возможны только при успешном масштабировании корпоративных внедрений.
Неделя рекламы
Энциклопедия обмана