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冰雪运动员背后的“隐形教练”

“雪处疑花满,花边似雪回”。自然界中的冰雪之美,美不胜收。而体育赛事中的冰雪项目之美,却离不开运动员在台下十年如一日的苦练。高山滑雪、短道速滑、花样滑冰、跳台滑雪、钢架雪车等项目观赏性极高,但往往对运动员的身法、技巧要求也非常高。甚至可以说动作差之分毫,而结果却差之千里。

花样滑冰国家集训队单人滑和冰舞组主教练兼领队姚滨谈道:“发现问题很容易,教练都能看出来,歪了斜了、跳得不高、周数不够......但是问题出在哪儿?我们得靠科研进行一些研究配合,看看是速度不行、角度不对,还是力量不对。”

“你的摆臂幅度如果再小5厘米,就会减少一定阻力,速度和稳定性也会再有所提升。”在长春冰上训练基地,一位教练正在通过示范系统对运动员进行针对性指导。实际上,在他背后还有一位 “隐形教练”,那就是由复旦大学工程与应用技术研究院教授、智能机器人研究院常务副院长张立华团队研发的智能冰上运动训练分析系统。

该系统采用基于人工智能计算机视觉算法对滑冰运动员的动作、姿态、速度等信息进行智能分析对比,从定性、定量再到定制化分析每个运动员的特点,提高科学化训练水平与效率,有效减轻教练员工作负荷,实现科学训练,有效提升运动员训练效果和竞赛成绩。

训练场上,一个个高清摄像头成为教练员的“眼睛”,实时动态监督运动员,通过运动目标跟踪与轨迹可视化,在监控屏幕上识别每位运动员身上的骨骼关键点以及运动轨迹,显示出各类运动指标的统计信息。AI智能分析系统则在背后扮演起“智慧大脑”的角色,通过对采集来的信息进行科学分析,为教练和运动员们“出谋划策”。

然而,这种智能运动训练分析系统的构建并非易事。“网络传输问题随5G技术普及已基本满足,难点主要在于‘数据’、‘网络’以及‘模型’等方面。” 宁畅首席技术官赵雷在接受《中国电子报》记者采访时表示,“目前在用的‘训练分析系统’核心模型,都是基于十几名、最多几十名运动员的图像数据进行训练形成的”。如果要实现更大众化的核心模型,则训练数据量必将成几何倍增长。要从这些海量数据中挖掘出指导训练的“动作”模型需要强大的算力支持。

定制化的算力方案可以帮助“AI教练”提升脑力。宁畅X660 G45人工智能服务器作为专为深度学习训练开发的高性能计算平台,满配8颗GPU,GPU之间采用600GB/s 的NVLink总线高速互联,且可搭配专属200G HDR高速网络和支持GPU Storage Direct 的PCIe 4.0 NVMe高速存储,能够为智能训练提供定制化的算力支撑。相较于普通服务器,这种定制化AI服务器无论遇到冲击、振动,还是寒冷、风霜等情况,均能保证稳定链接,在均衡性、稳定性、可靠性等方面更胜一筹。

即将开幕的北京冬奥会再度点燃了人们对冰雪运动的热情。国家统计局数据显示,中国已实现了“带动三亿人参与冰雪运动”的目标,全国冰雪运动参与人数达到3.46亿人,居民参与率达到24.56%。可见,冰雪运动正在成为一种新风尚。

据张立华团队透露,未来将建设示范性智能化体育比赛场馆、大众体育智能化示范设施,让广大群众能在冰雪运动中感受“智能化”服务带来的便利。赵雷表示,从目前的定制智慧体育算力平台的使用情况来看,冰雪“AI教练”最快于2022年下半年与大众见面,服务全民冰雪运动。

责任编辑:宋婧


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