ChatGPT는 최근 전 세계적으로 폭발적인 인기를 얻었습니다. 모두가 인공 지능의 강력한 기능에 굴복했습니다. 이 기능이 오래 전에 스포츠계에서 널리 사용되어 스포츠 수준을 효과적으로 향상시켰다는 사실을 거의 알지 못했습니다.
SAOT 기술이 2022년 카타르 월드컵에서 어떻게 경쟁의 방향을 바꾸었는지에 우리는 모두 놀랐습니다. 실제로 다중 카메라 카메라 잠금 및 센서 포지셔닝 기술은 이미 2년 전 도쿄 올림픽부터 적용되었습니다 . Omega는 Eagle Eye 기술처럼 공의 위치를 효과적으로 추적하고 공의 궤적을 시뮬레이션할 수 있는 자체 AI 비전 시스템을 개발하는 데 4년을 투자했습니다. 공 내부의 센서와 다중 카메라 카메라를 사용하여 초당 250프레임을 캡처하는 이 시스템은 비치발리볼에서 99% 이상의 정확도를 제공합니다. 이는 과거 육안과 영상에 의존해 판정을 내리던 심판의 역사를 바꾸고 AI 심판 시스템의 선구자가 됐다.
일본 정보통신기술 기업 후지쯔(Fujitsu)가 AI 채점 시스템을 개발했습니다. 초당 200만회 레이저 광을 선수의 몸에 조사해 시간에 따른 거리를 계산해 선수의 움직임을 포착해 최초로 선수의 움직임을 3차원 영상으로 변환하는 시스템이다. 심사위원들은 시스템에서 제공하는 이미지를 바탕으로 체조 동작의 데이터베이스를 비교했습니다. 편견도 없고, 오류도 없고, 사각지대도 없습니다. 심사위원의 부담을 줄이고 정확성을 높이면서도,인간의 편견 요인의 존재를 어느 정도 줄일 수도 있습니다.
위의 두 가지 사항은 스포츠를 더 좋게 만들기 위한 보조 도구로서의 AI일 뿐입니다. AI의 무서운 점은 실제로 운동선수의 경쟁력을 향상시킬 수 있다는 것입니다.
이 시점에서 인공지능이 우리에게 도움을 줄 수 있는 것은 스포츠를 더 발전시키고, 더 즐겁게, 더 경쟁력 있게 만드는 것입니다. 그러나 살인자가 누구인지 미리 알아내면 탐정소설을 읽는 것과 같다.
인공지능이 이제 이렇게 역겨운 역할을 하고 있을지도 모릅니다.
새로운 알고리즘은 평균 85%에 가까운 정확도로 필드에서 선수의 역할(예: 수비 패스와 블로커 구별)을 추론할 수 있으며 스파이킹, 리프팅, 블로킹을 포함한 최대 44프레임의 시퀀스를 예측할 수 있습니다. 패딩, 달리기, 쪼그려 앉기, 넘어지기, 서기, 점프하기 등 다양한 동작의 평균 정확도가 80% 이상입니다.
무서운 점은 인간이 게임을 공리주의, 재미, 재미를 위해 볼 수도 있지만,
인공지능 머신러닝은 게임을 다양한 데이터로 잘라낸 후 데이터를 축적하여 게임을 예측하는 방식으로 게임을 시청한다는 것입니다.
기계는 다양한 데이터 순열과 조합을 통해 경기장의 소위 "법칙"과 "형이상학"을 모두 해결할 수 있으며, 이는 또 다른 주제인 스포츠 윤리, 즉 스포츠 윤리로 이어집니다. 우리 모두는 올림픽 정신이 인간의 한계에 도전하는 "더 높고, 더 빠르고, 더 강하다"는 것을 알고 있습니다. "X 팩터"를 통해 운동선수에게 이익이 되는 모든 행동은 주요 스포츠 단체에서 금지됩니다. 예를 들어, 운동선수는 헤모글로빈을 증가시키고 근육을 빠르게 성장시키며 지구력을 향상시킬 수 있는 다양한 "각성제"를 사용하는 것이 금지됩니다. 일단 적발되면 물속에서의 저항력을 3% 감소시킬 수 있으며, 100m 자유형 수영을 단축한 샤크스킨은 자신의 기록을 거의 1초 향상시켰고 펠프스가 1년 만에 43개의 세계 기록을 깨는 데 도움을 주었습니다. 실제로 금지된 약물이든 스포츠 장비이든 첨단 기술의 경쟁입니다. 기술의 속도는 주요 스포츠 단체의 블랙리스트보다 훨씬 빠릅니다. 그러나 어쨌든 기술의 추가는 스포츠 경기에서 공정한 경쟁이라는 '사람 중심'의 원칙에 도전하게 되었고, 인공지능의 등장은 의심할 여지 없이 스포츠 경기를 '낙타의 등을 부러뜨리는 최후의 지푸라기'로 만들 것이다. -현장 기술 대회로 인해 선수의 정체성과 참여의식이 더욱 모호해집니다. 좋든 싫든 인공지능 시대가 도래했습니다. 스포츠 인공지능 시장은 향후 2년 안에 수백억 달러에 이를 것입니다. 재벌을 걱정하기보다는 원천적으로 수익을 늘리고 지출을 줄이고, 기술 활용의 비율과 경계를 조기에 명확히 하고, 기술 적용에 대한 한계를 명확히 하고, 인공지능이 스포츠에 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 빅데이터 관점에서 본 업계, 그를 놔두는 대신 신형 코로나바이러스도 숙주를 죽인다. 생태스포츠: 스포츠 경기장, 공원, 마을 단지의 투자, 설계 및 운영 계획, 의료, 문화, 관광 및 농촌 활성화 산업의 통합 개발, 스마트 업그레이드. 면책조항: [생태스포츠] 사진과 텍스트는 더 많은 정보를 전달하기 위해 인터넷에서 가져온 것입니다. 표시 오류나 권리 침해가 있는 경우 적시에 수정 및 삭제를 위해 생태스포츠에 문의하세요!
위 내용은 불공정 경쟁 의혹, 인공지능을 스포츠계에서 퇴출시켜야 하나?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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데이터 센터 및 기후 기술 투자의 에너지 소비의 미래 이 기사는 AI가 주도하는 데이터 센터의 에너지 소비 급증과 기후 변화에 미치는 영향을 탐구 하고이 과제를 해결하기 위해 혁신적인 솔루션 및 정책 권장 사항을 분석합니다. 에너지 수요의 과제 : 대규모 및 초대형 스케일 데이터 센터는 수십만 명의 일반 북미 가족의 합과 비슷한 대규모 전력을 소비하며, AI 초반 규모 센터는 이보다 수십 배 더 많은 힘을 소비합니다. 2024 년 첫 8 개월 동안 Microsoft, Meta, Google 및 Amazon은 AI 데이터 센터의 건설 및 운영에 약 1,250 억 달러를 투자했습니다 (JP Morgan, 2024) (표 1). 에너지 수요 증가는 도전이자 기회입니다. 카나리아 미디어에 따르면 다가오는 전기

생성 AI는 영화 및 텔레비전 제작을 혁신하고 있습니다. Luma의 Ray 2 모델과 활주로의 Gen-4, Openai의 Sora, Google의 VEO 및 기타 새로운 모델은 전례없는 속도로 생성 된 비디오의 품질을 향상시키고 있습니다. 이 모델은 복잡한 특수 효과와 현실적인 장면을 쉽게 만들 수 있으며 짧은 비디오 클립과 카메라로 인식 된 모션 효과조차도 달성되었습니다. 이러한 도구의 조작과 일관성은 여전히 개선되어야하지만 진행 속도는 놀랍습니다. 생성 비디오는 독립적 인 매체가되고 있습니다. 일부 모델은 애니메이션 제작에 능숙하고 다른 모델은 라이브 액션 이미지에 능숙합니다. Adobe 's Firefly와 Moonvalley's MA가

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