ओलंपिक में हर जगह एआई मौजूद है

एनडीओ - 2024 पेरिस ओलंपिक में पहली बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास का उपयोग न केवल पदक विजेताओं की पहचान करने के लिए किया जाएगा, बल्कि यह विश्लेषण करने में भी मदद करेगा कि वे चुनौतियों पर क्यों और कैसे विजय प्राप्त करते हैं।

2024 के पेरिस ओलंपिक में अधिकांश प्रतिस्पर्धी खेलों में एआई का उपयोग किया जाएगा। (फोटो: गेटीज़)

ओलंपिक एक्वेटिक्स सेंटर ने हरे ट्रैक से पानी के नीचे होने वाली हर गतिविधि को रिकॉर्ड करने के लिए चार कैमरे लगाए हैं। ये कैमरे और उन्हें संचालित करने वाला कंप्यूटर ब्रेन (जिसे कंप्यूटरविज़न कहा जाता है) कुछ गतिविधियों को पहचानने और उनका विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित हैं। प्रत्येक एथलीट की तैराकी गति और उनके द्वारा तय की गई दूरी की वास्तविक समय में गणना की जा सकती है। तकनीक के विकास के साथ, AI प्रत्येक एथलीट की गति का विश्लेषण उनके द्वारा तैरी गई दूरी और उनके द्वारा शेष दूरी के आधार पर कर सकता है, और उस डेटा की तुलना दौड़ में शामिल अन्य सात एथलीटों से कर सकता है। दौड़ के महत्वपूर्ण क्षणों में त्वरण और अवमंदन में सबसे छोटा अंतर भी स्वर्ण पदक विजेताओं और पीछे वालों के बीच अंतर पैदा करेगा। कंप्यूटर एकत्रित सभी छवियों और डेटा को संसाधित करेगा और दर्शकों को अग्रणी एथलीटों का संपूर्ण बायोमैकेनिकल विश्लेषण भेजेगा। तकनीक के "लेंस" के तहत इन सभी को विस्तार से समझाया जाएगा।

अगर गोताखोरों का सिर डाइविंग बोर्ड के बहुत पास आ जाए तो उन्हें दंडित किया जाता है। (फोटो: गेटीज़)

डाइविंग में, कैमरे प्रत्येक इवेंट में सिर और डाइविंग बोर्ड के बीच की दूरी को मापते हैं। 1988 के सियोल ओलंपिक में, अमेरिकी चैंपियन ग्रेग लूगानिस ने डाइविंग प्रदर्शन के दौरान अपना सिर घायल कर लिया। उन्हें चार टांके लगाने पड़े और उन्होंने डाइविंग इवेंट में अपना दूसरा स्वर्ण पदक जीता। हालांकि, चोट बहुत अधिक गंभीर हो सकती थी। नतीजतन, खेल ने एक नियम पेश किया है जिसमें एथलीटों को डाइविंग बोर्ड से दूर अपने सिर के साथ कार्रवाई करने की आवश्यकता होती है। रेफरी प्रत्येक व्यक्ति के लिए दो अंक काट सकता है जो असुरक्षित दूरी पर प्रदर्शन करता है। पहले, यह एक निर्णयात्मक या भावनात्मक निर्णय हो सकता था। लेकिन पेरिस में ऐसा नहीं होगा, जहां कंप्यूटर कैमरे सटीक दूरी को मापेंगे और रेफरी को बताएंगे कि अंक काटना है या नहीं। लाल रेखा तक एथलीटों के लिए, प्रत्येक ओलंपिक खेलों में पदक जीतना जीवन बदल देने वाली घटना इसलिए पेरिस खेलों में ऐसे कैमरों का इस्तेमाल किया गया जो प्रति सेकंड 40,000 फ्रेम (पहले की तुलना में चार गुना अधिक) तक की तस्वीरें लेने में सक्षम थे, तथा इनमें अधिक पिक्सल और बेहतर छवि गुणवत्ता थी।

सेंसर तकनीक के विकास से एथलेटिक्स के लिए डेटा का भंडार उपलब्ध हो रहा है। (फोटो: गेटीज़)

इतना ही नहीं, दौड़ने के लिए बिब्स भी अब पुराने हो गए हैं। अपने करियर के सबसे अहम पलों में, एथलीटों को अब बस एक छोटे, बेहद पतले हाई-टेक "कागज़ के टुकड़े" की ज़रूरत होती है (जिसमें अभी भी कई उन्नत सेंसर लगे होते हैं)। पहले, बिब्स की भूमिका अहम होती थी क्योंकि उनमें क्रेडिट कार्ड के आकार के सेंसर लगे होते थे। यह उपकरण धावकों का डेटा लगातार कंप्यूटर पर भेजता था। एआई ट्रैक पर सभी एथलीटों की स्थिति, उनके कदम, उनकी गति और गति की दिशा की गणना करता था। औसतन, प्रति सेकंड लगभग 2,000 डेटा पॉइंट भेजे जाते थे। बिब्स अब एथलीटों और उनकी टीमों का समर्थन करने के अलावा एथलेटिक्स प्रतियोगिताओं में दर्शकों के अनुभव को बेहतर बनाने में भी भूमिका निभाते हैं। सेंसर डेटा दर्शकों को यह समझने में मदद करता है कि असमान शुरुआती बिंदुओं वाली दौड़ (जैसे 200 मीटर और 400 मीटर दौड़) में कौन आगे बढ़ रहा है, कौन पीछे रह रहा है, या कौन आगे चल रहा है। दो स्पीड रेस के अलावा, कई अन्य खेलों में भी एआई का उदय हुआ है। स्मार्ट कैमरे बीच वॉलीबॉल खिलाड़ियों की हर गतिविधि को रिकॉर्ड करेंगे और सारणीबद्ध करेंगे, प्रत्येक मैच में उनके द्वारा तय की गई दूरी, गेंद की गति की गणना करेंगे, तथा एकत्रित आंकड़ों के आधार पर रणनीति को समझेंगे।

AI बीच वॉलीबॉल खिलाड़ियों की रणनीति को समझने में मदद करता है। फोटो: (गेटीज़)

टेनिस में, नई प्रणाली दो सबसे महत्वपूर्ण शॉट्स - सर्व और रिटर्न - पर विशेष ध्यान केंद्रित करेगी। कैमरे रिसीवर के प्रतिक्रिया समय को मापेंगे और उसकी तुलना रिटर्न की गुणवत्ता से करेंगे ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या सबसे तेज़ रिफ्लेक्स और सर्व को पढ़ने की क्षमता उच्च-गुणवत्ता वाले रिटर्न की ओर ले जाती है। ओमेगा टाइमिंग (1932 से आधिकारिक ओलंपिक टाइमकीपर और खेलों के दौरान उत्पन्न अधिकांश डेटा के लिए ज़िम्मेदार कंपनी) के सीईओ एलेन ज़ोब्रिस्ट के अनुसार, सामान्य दृष्टिकोण एथलीटों को परेशान किए बिना प्रतिस्पर्धा को मापने का प्रयास करना है। समय मापने के मूल उद्देश्य से, बायोमैकेनिक्स पर केंद्रित तकनीक एथलीटों द्वारा प्राप्त प्रभावशाली प्रदर्शन को समझने में मदद करेगी। यही कारण है कि कंप्यूटरविज़न और एआई इतने उपयोगी हैं।

नहंदन.वीएन

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