올림픽에는 AI가 곳곳에 있습니다

NDO - 2024년 파리 올림픽은 메달 수상자를 식별하는 것뿐만 아니라 그들이 어려움을 극복하는 이유와 방법을 분석하는 데에도 인공지능(AI) 개발을 적용하는 최초의 올림픽이 될 것입니다.

2024년 파리 올림픽에서는 대부분 경쟁 스포츠에 AI가 적용될 예정이다. (사진: 게티스)

올림픽 수영 센터는 그린 트랙부터 수중에서 일어나는 모든 일을 녹화하기 위해 4대의 카메라를 설치했습니다. 카메라와 이를 작동하는 컴퓨터 두뇌(컴퓨터 비전이라고 함)는 특정 움직임을 인식하고 분석하도록 훈련되었습니다. 각 선수의 수영 속도와 이동 거리는 실시간으로 계산될 수 있습니다. 기술의 발달로 AI는 각 개인의 수영 거리, 남은 거리를 기반으로 수영 속도를 분석하고, 이 데이터를 경기에 참가한 다른 7명의 선수와 비교할 수 있습니다. 경기의 중요한 순간에 가속 및 감속의 아주 작은 차이가 금메달과 2위를 가르는 요소가 될 수 있습니다. 컴퓨터는 촬영된 모든 이미지와 데이터를 처리하여 주요 선수에 대한 완벽한 생체역학적 분석을 청중에게 전송합니다. 모든 내용은 기술 "렌즈"를 통해 자세히 설명됩니다.

다이버의 머리가 다이빙 보드에 너무 가까이 있으면 페널티를 받게 됩니다. (사진: 게티스)

다이빙에서는 카메라가 각 경기에서 머리와 다이빙 보드 사이의 거리를 측정합니다. 1988년 서울올림픽에서 미국 챔피언 그렉 루가니스는 자신의 연기를 하던 중 정면 사고를 당했습니다. 그렉 루가니스는 4바늘을 꿰매야 했고, 다이빙 종목에서 두 번째 금메달을 획득했습니다. 하지만 부상은 훨씬 더 심각할 수도 있었습니다. 따라서 이 스포츠에서는 선수들이 다이빙 보드에서 머리를 떼고 동작을 수행하도록 요구하는 규정을 제정했습니다. 심판은 안전하지 않은 거리에서 경기를 한 개인에 대해 2점을 감점할 수 있습니다. 과거에는 판단에 따른 결정이거나 다소 감정적인 결정이었을 수도 있습니다. 하지만 컴퓨터 카메라가 정확한 거리를 측정하고 심판에게 점수를 감점해야 할지 말지를 알려주는 파리에서는 그런 일이 일어나지 않을 것입니다. 운동선수에게 올림픽에서 메달을 딴 것은 인생을 바꾸는 사건이다. 특히 금메달은 더욱 중요하다. 트랙에서 우승자를 가리는 것은 항상 간단한 일은 아니다. 심사위원들은 누구의 상체가 결승선을 먼저 통과하는지 판단해야 하기 때문이다. 그 결과, 파리 올림픽에서는 초당 최대 40,000개의 프레임을 촬영할 수 있는 카메라(이전보다 4배 더 높음)를 사용하게 되었고, 픽셀 수도 늘어나고 이미지 품질도 더 선명해졌습니다.

센서 기술의 발달로 운동 분야에서 풍부한 데이터가 창출될 수 있게 됐습니다. (사진: 게티스)

그뿐만 아니라, 러닝용 빕숏도 오래된 장비처럼 보입니다. 선수로서 경력에서 가장 중요한 순간에, 이제 선수들에게 필요한 것은 작고 초박형 하이테크 "종이 한 장"(여전히 내부에 모든 고급 센서 포함)뿐입니다. 예전에는 턱받이에 신용카드 크기의 센서가 들어있어서 중요한 역할을 했습니다. 이 장치는 주자의 데이터를 컴퓨터로 지속적으로 전송합니다. AI는 트랙에 있는 모든 선수의 위치, 발걸음, 보폭 속도, 이동 방향을 계산합니다. 평균적으로 초당 약 2,000개의 데이터 포인트가 전송됩니다. 이제 넘버카드는 선수와 팀을 지원하는 것 외에도 육상 경기에서 시청자의 경험을 개선하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 센서에서 수집된 데이터는 관중이 누가 앞서가고, 누가 뒤처지고, 누가 앞서가고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 출발점이 균등하지 않은 경주(예: 200m와 400m 경주)에서 누가 앞서가고 있는지도 알 수 있습니다. 두 가지 속도 경주 외에도 다른 많은 스포츠에서도 AI가 등장했습니다. 스마트 카메라는 비치발리볼 선수들의 모든 움직임을 기록하고 집계하여, 각 경기 동안 선수들이 이동한 거리, 공의 속도를 계산하고 수집된 데이터를 기반으로 전략을 파악합니다.

AI가 비치발리볼 선수의 전략을 해석하는 데 도움이 됩니다. 사진: (게티스)

테니스의 경우, 새로운 시스템은 서브와 리턴이라는 가장 중요한 샷 두 가지에 중점을 둘 것입니다. 카메라는 리시버의 반응 시간을 측정하고 이를 서브 리턴의 질과 비교하여 가장 빠른 반사 신경과 서브를 읽는 능력이 고품질 리턴으로 이어지는지 여부를 판단합니다. 오메가 타이밍(Omega Timing, 1932년부터 올림픽 공식 계시 기관이며 올림픽 기간 동안 생성되는 대부분의 데이터를 담당하는 회사)의 CEO인 앨런 조브리스트가 공유했듯이, 일반적인 접근 방식은 선수들을 방해하지 않고 경쟁을 측정하는 것입니다. 원래 목적은 시간을 측정하는 것이었지만, 생체역학적으로 초점을 맞춘 기술은 운동선수들이 달성한 놀라운 성과를 설명하는 데 도움이 되었습니다. 컴퓨터 비전과 AI가 매우 유용한 이유도 바로 그것입니다.

난단.vn

출처: https://nhandan.vn/ai-xuat-hien-o-moi-ngoc-ngach-cua-the-van-hoi-post821964.html#821964|홈-하이라이트|3