東奧與AI技術的完美結合!7個黑科技報你知!(1)

東奧與AI技術的完美結合!7個黑科技報你知!(1)
東奧與AI技術的完美結合!7個黑科技報你知!(1)

這次東奧特別引入AI技術,成效竟然超乎預期的好?!(1)

 

目錄

1. Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

1-1. 雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

2. AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

3. 東奧內自由行駛的 AI 自駕車

4. AI 即時翻譯提升溝通的精準

4-1. VoiceTra:日本政府研發.人工智慧即時翻譯 31 種語言

4-2. Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

5. 賽跑破紀錄的不公平優勢!東奧場上的黑科技跑鞋再惹議

5-1. 前三名都有穿此款跑鞋!沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議

5-2. 金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+

6. Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術

7. OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時

 

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,儘管經歷了許多風風雨雨、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:像是運動的姿勢、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,自然也不會影響到訓練過程。

 

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、選手隨時都能藉由影像來反覆練習確認。

 

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。高藤直壽及其教練古根川實掌握此分析訊息,並精心研究了對策,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,包含結合車輛的無人駕駛自主移動管理系統(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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AI設計IC晶片竟然不用半年,僅6小時就完工!成品還比工程師設計還優秀?!

 

目錄

1. 從 6 個月變成 6 小時

2. 工程師又要被 AI 取代了嗎?

 

Photo by Brian Kostiuk on Unsplash

 

疫情衝擊之下,全球的電子產品消費需求提高,除了使 IC 晶片需求大增外,許多產線停滯、公司延遲出貨,也使得晶片更加供不應求。

 

除此之外,在晶片生產流程之中,「晶片設計」的環節曠日費時,算是一門十分複雜的專業技術,主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計,像是台灣人熟知的聯發科,國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。

 

過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間,才能規劃、設計出一張晶片。

 

然而,Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示,Google 新研發的一款人工智慧 AI,只要不到 6 小時的時間,就能夠設計出人類需要數月時間的晶片!

 

從 6 個月變成 6 小時

不僅如此,Google 於論文中表示,新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片,包括功耗、性能和晶片面積等各種指標,也都比人類工程師所設計出的晶片還要優良。

 

即使目前的 IC 晶片製造流程中,已經有許多步驟能自動化了,不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間,因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI,就像是對整個半導體產業投下震撼彈。

 

Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱:「我們的方法已經用於生產,設計下一代 Google TPU。」

 

TPU 為「張量處理器」,是 Google 開發的特殊應用積體電路(ASIC),專門用於強化機器學習,在 AI 相關領域的表現優異。由此可見,Google 正透過使用 AI 設計晶片,用來創建更快速、更完善的 AI 系統。

 

IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash

 

一張小小的晶片中,需要容納、整合上萬個微電子組件,並以總長達數公里長的極細線將其連接,而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置,並且功能正常,是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。

 

Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃(floorplan)來訓練 AI,讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能,怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀,並且不斷優化出更好的設計。

 

而最終的結果,與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比,AI 的設計圖看起來雜亂無章,但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。

 

工程師又要被 AI 取代了嗎?

Google 預期,此一突破可能會對半導體行業產生重大影響,為產業節省下數千小時的人力,對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但是也有不少人擔憂,Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。

 

畢竟,許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸:如 DeepMind 推出的人工智慧AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭,震驚世界。

 

對此 Google 則表示,當設計晶片的門檻降低後,對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展,一定都能帶來相當大的推力與益處。

 

未來 AI 設計出來的晶片,能創造出更強大的 AI,擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從?或許我們應該開始思考,到底該如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代!

 

 

 

 

 

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