올림픽 곳곳에 AI가 등장하다

NDO - 2024년 파리 올림픽은 메달 수상자를 식별하는 데에만 인공지능(AI)을 적용하는 것이 아니라, 수상자가 어려움을 극복하는 이유와 방법을 분석하는 데에도 인공지능(AI)을 적용하는 최초의 올림픽이 될 것입니다.

2024년 파리 올림픽에서는 대부분의 경쟁스포츠 에 AI가 적용될 예정입니다. (사진: 게티스버그)

올림픽 수영 센터는 그린 레인에 네 대의 카메라를 설치하여 수중에서 일어나는 모든 것을 기록합니다. 카메라와 이를 작동하는 컴퓨터 두뇌(컴퓨터비전)는 특정 동작을 인식하고 분석하도록 훈련됩니다. 각 선수의 수영 속도와 이동 거리는 실시간으로 계산됩니다. 기술의 발전으로 AI는 각 선수의 수영 거리와 이동 거리를 기반으로 속도를 분석하고, 이 데이터를 경기에 참가한 다른 7명의 선수와 비교할 수 있습니다. 경기의 중요한 순간에서 가속과 감속의 아주 작은 차이가 금메달리스트와 그 뒤를 잇는 선수를 가르는 것입니다. 컴퓨터는 수집된 모든 이미지와 데이터를 처리하여 상위권 선수의 생체역학적 분석을 관객에게 전송합니다. 이 모든 내용은 기술 "렌즈"를 통해 자세히 설명될 것입니다.

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

다이빙에서는 카메라가 각 종목의 머리와 다이빙보드 사이의 거리를 측정합니다. 1988년 서울 올림픽에서 미국 챔피언 그렉 루가니스는 다이빙 경기 중 머리를 다쳤습니다. 그는 네 바늘을 꿰매야 했고, 다이빙 종목에서 두 번째 금메달을 땄습니다. 하지만 부상은 훨씬 더 심각할 수도 있었습니다. 따라서 이 종목은 선수들이 머리를 다이빙보드에서 멀리 두고 동작을 수행하도록 하는 규칙을 도입했습니다. 심판은 안전하지 않은 거리에서 동작을 수행한 선수 한 명당 2점을 감점할 수 있습니다. 이전에는 이것이 판단적이거나 감정적인 결정이었을 수 있습니다. 하지만 파리에서는 컴퓨터 카메라가 정확한 거리를 측정하고 심판에게 감점 여부를 알려주기 때문에 그런 일은 일어나지 않습니다. 레드라인까지 선수들에게 모든 올림픽에서 메달을 따는 것은 인생을 바꿀 만한 사건입니다. 특히 금메달은 더욱 중요합니다. 육상에서는 심판이 누구의 상체가 결승선을 먼저 통과하는지 판단해야 하기 때문에 승자를 결정하는 것이 항상 간단한 것은 아닙니다. 그래서 파리 올림픽에서는 초당 최대 40,000개의 프레임을 캡처할 수 있는 카메라(이전보다 4배 더 많음)를 사용했고, 픽셀 수도 더 많고 이미지 품질도 더 선명했습니다.

센서 기술의 발전은 스포츠에 풍부한 데이터를 제공할 수 있게 해줍니다. (사진: 게티스버그)

뿐만 아니라, 러닝 넘버(Bib) 역시 이제는 구식 장비처럼 보입니다. 선수 생활에서 가장 중요한 순간에, 이제 선수들은 작고 얇은 첨단 "종이 한 장"(여전히 다양한 첨단 센서가 내장되어 있음)만 있으면 됩니다. 이전에는 넘버가 신용카드 크기의 센서를 내장하여 중요한 역할을 했습니다. 이 장치는 러너의 데이터를 컴퓨터로 지속적으로 전송했습니다. AI는 트랙 위 모든 선수의 위치, 걸음걸이, 보폭, 이동 방향을 계산했습니다. 평균적으로 초당 약 2,000개의 데이터 포인트가 전송되었습니다. 넘버는 이제 선수와 팀을 지원하는 것 외에도 육상 경기에서 시청자 경험을 개선하는 역할을 합니다. 센서 데이터는 시청자가 200m와 400m 경주처럼 출발점이 다른 경주에서 누가 앞서고, 뒤처지고, 앞서고 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다. AI는 두 가지 속도 경주 외에도 다른 스포츠에도 적용되고 있습니다. 스마트 카메라는 비치발리볼 선수들의 모든 움직임을 기록하고 집계하여, 각 경기에서 선수들이 이동한 거리, 공의 속도를 계산하고 수집된 데이터를 기반으로 전략을 파악합니다.

AI, 비치발리볼 선수들의 전술 해석에 도움. 사진: (게티스버그)

테니스에서 새로운 시스템은 가장 중요한 두 가지 샷, 즉 서브와 리턴에 집중할 것입니다. 카메라는 리시버의 반응 시간을 측정하고 이를 리턴의 질과 비교하여 가장 빠른 반사 신경과 서브를 읽는 능력이 고품질 리턴으로 이어지는지 판단합니다. 1932년부터 공식 올림픽 계시원이자 올림픽 기간 동안 생성되는 대부분의 데이터를 담당하는 회사인 오메가 타이밍(Omega Timing)의 CEO 알랭 조브리스트(Alain Zobrist)는 선수들을 방해하지 않으면서 경기를 측정하는 것이 일반적인 접근 방식이라고 말합니다. 시간 측정이라는 본래 목적에서 벗어나, 생체역학에 초점을 맞춘 기술은 선수들이 달성하는 놀라운 경기력을 설명하는 데 도움이 될 것입니다. 컴퓨터 비전(Computervision)과 AI가 매우 유용한 이유이기도 합니다.

난단.vn

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