AI اولمپکس میں ہر جگہ موجود ہے۔

NDO - 2024 پیرس اولمپکس پہلی بار ہوں گے کہ اولمپکس مصنوعی ذہانت (AI) کی ترقی کو نہ صرف تمغہ جیتنے والوں کی شناخت کرنے کے لیے بلکہ اس بات کا تجزیہ کرنے کے لیے کہ وہ چیلنجوں پر کیوں اور کیسے قابو پاتے ہیں۔

2024 پیرس اولمپکس زیادہ تر مسابقتی کھیلوں میں AI کا اطلاق کرے گا۔ (تصویر: گیٹیز)

سبز گلیوں سے، اولمپک ایکواٹک سینٹر نے پانی کے اندر ہونے والی ہر چیز کو ریکارڈ کرنے کے لیے چار کیمرے نصب کیے ہیں۔ کیمرے اور کمپیوٹر کا دماغ جو انہیں چلاتا ہے (جسے کمپیوٹر ویژن کہا جاتا ہے) کو کچھ حرکات کو پہچاننے اور ان کا تجزیہ کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ ہر کھلاڑی کی تیراکی کی رفتار اور وہ طے کرنے والے فاصلے کا حساب حقیقی وقت میں لگایا جا سکتا ہے۔ ٹکنالوجی کی ترقی کے ساتھ، AI ہر کھلاڑی کی رفتار کا تجزیہ کر سکتا ہے جس کی بنیاد پر وہ تیرا ہوا فاصلہ، اس نے جو فاصلہ چھوڑا ہے، اور اس ڈیٹا کا ریس میں موجود دیگر سات ایتھلیٹوں سے موازنہ کر سکتا ہے۔ ریس کے اہم لمحات میں تیز رفتاری اور سستی میں سب سے چھوٹے فرق گولڈ میڈلسٹ اور بعد میں آنے والوں کے درمیان فرق کر دیں گے۔ کمپیوٹر جمع کی گئی تمام تصاویر اور ڈیٹا پر کارروائی کرے گا اور سامعین کو معروف ایتھلیٹس کا مکمل بائیو مکینیکل تجزیہ بھیجے گا۔ ٹیکنالوجی کے "عینک" کے تحت سب کو تفصیل سے بیان کیا جائے گا۔

غوطہ خوروں کو جرمانہ کیا جائے گا اگر ان کے سر ڈائیونگ بورڈ کے بہت قریب ہیں۔ (تصویر: گیٹیز)

ڈائیونگ میں، کیمرے ہر ایونٹ میں سر اور ڈائیونگ بورڈ کے درمیان فاصلے کی پیمائش کرتے ہیں۔ 1988 کے سیول اولمپکس میں امریکی چیمپیئن گریگ لوگنس نے ڈائیونگ پرفارمنس کے دوران اپنے سر پر چوٹ لگائی۔ اسے چار ٹانکے لگے اور اس نے ڈائیونگ ایونٹ میں اپنا دوسرا گولڈ میڈل جیتا۔ تاہم چوٹ زیادہ سنگین ہو سکتی تھی۔ نتیجے کے طور پر، کھیل نے ایک اصول متعارف کرایا ہے جس میں کھلاڑیوں کو ڈائیونگ بورڈ سے دور اپنے سروں کے ساتھ ایکشن انجام دینے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ریفری ہر فرد کے لیے دو پوائنٹس کاٹ سکتے ہیں جو غیر محفوظ فاصلے پر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ پہلے، یہ فیصلہ کن یا جذباتی فیصلہ ہو سکتا تھا۔ لیکن ایسا پیرس میں نہیں ہو گا، جہاں کمپیوٹرائزڈ کیمرے درست فاصلے کی پیمائش کریں گے اور ریفری کو بتا دیں گے کہ پوائنٹس کٹوائے جائیں یا نہیں۔ سرخ لکیر پر ایتھلیٹس کے لیے، ہر اولمپک گیمز میں تمغہ جیتنا زندگی بدل دینے والا واقعہ ہے۔ خاص طور پر گولڈ میڈل سب سے زیادہ اہم ہے۔ ٹریک اینڈ فیلڈ میں، فاتح کا تعین کرنا ہمیشہ سیدھا نہیں ہوتا، کیونکہ ججوں کو یہ طے کرنا چاہیے کہ کس کا اوپری جسم پہلے فنش لائن کو عبور کرتا ہے۔ لہذا پیرس گیمز میں زیادہ پکسلز اور تیز تصویری معیار کے ساتھ 40,000 فریم فی سیکنڈ (پہلے سے چار گنا) تک کیپچر کرنے کے قابل کیمرے استعمال کیے گئے۔

سینسر ٹیکنالوجی کی ترقی ایتھلیٹکس کے لیے ڈیٹا کا ایک خزانہ کھول دیتی ہے۔ (تصویر: گیٹیز)

یہی نہیں، چلتی ہوئی بِب بھی ایک متروک ڈیوائس لگتی ہے۔ اپنے کیریئر کے سب سے اہم لمحے میں، کھلاڑیوں کو اب صرف ایک چھوٹے، انتہائی پتلے ہائی ٹیک "کاغذ کے ٹکڑے" کی ضرورت ہوتی ہے (جس میں اب بھی جدید سینسرز کی مکمل رینج شامل ہوتی ہے)۔ پہلے، بِب نے ایک اہم کردار ادا کیا تھا کیونکہ اس میں کریڈٹ کارڈ کے سائز کے بارے میں ایک سینسر ہوتا تھا۔ یہ آلہ مسلسل رنر کا ڈیٹا کمپیوٹر میں منتقل کرتا تھا۔ AI ٹریک پر موجود تمام ایتھلیٹس کے مقام، ان کے قدم، ان کی تیز رفتاری، اور ان کی حرکت کی سمت کا حساب لگائے گا۔ اوسطاً ہر سیکنڈ میں تقریباً 2000 ڈیٹا پوائنٹس بھیجے گئے۔ Bibs اب کھلاڑیوں اور ان کی ٹیموں کو سپورٹ کرنے کے علاوہ ایتھلیٹکس مقابلوں میں ناظرین کے تجربے کو بہتر بنانے میں اپنا کردار ادا کرتے ہیں۔ سینسر ڈیٹا ناظرین کو یہ سمجھنے میں مدد کرتا ہے کہ کون آگے بڑھ رہا ہے، پیچھے پڑ رہا ہے، یا غیر مساوی ابتدائی پوائنٹس (جیسے 200m اور 400m ریس) والی دوڑ میں آگے بڑھ رہا ہے۔ دو تیز رفتار ریسوں کے علاوہ، AI دیگر کھیلوں میں بھی اپنا راستہ بنا رہا ہے۔ سمارٹ کیمرے بیچ والی بال کے کھلاڑیوں کی ہر حرکت کو ریکارڈ اور ٹیبلیٹ کریں گے، ہر میچ کے دوران وہ طے کیے گئے فاصلے، گیند کی رفتار، اور جمع کیے گئے ڈیٹا کی بنیاد پر حکمت عملی کو سمجھیں گے۔

AI بیچ والی بال کے کھلاڑیوں کی حکمت عملی کو ڈی کوڈ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ تصویر: (گیٹیز)

ٹینس میں، نیا نظام دو اہم ترین شاٹس - سرو اور واپسی پر بہت زیادہ توجہ مرکوز کرے گا۔ کیمرے وصول کنندہ کے رد عمل کے وقت کی پیمائش کریں گے اور اس کا موازنہ واپسی کے معیار سے کریں گے تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ آیا تیز ترین اضطراری اور سرو کو پڑھنے کی صلاحیت اعلیٰ معیار کی واپسی کا باعث بنتی ہے۔ جیسا کہ اومیگا ٹائمنگ کے سی ای او ایلین زوبرسٹ (1932 سے اولمپک کے باضابطہ ٹائم کیپر اور گیمز کے دوران پیدا ہونے والے زیادہ تر ڈیٹا کے لیے ذمہ دار کمپنی) شیئر کرتے ہیں، عام نقطہ نظر ایتھلیٹس کو پریشان کیے بغیر مقابلے کی پیمائش کرنے کی کوشش کرنا ہے۔ وقت کی پیمائش کے اصل مقصد سے، بائیو مکینکس پر توجہ مرکوز کرنے والی ٹکنالوجی اس متاثر کن کارکردگی کی وضاحت میں مدد کرے گی جو کھلاڑی حاصل کرتے ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ کمپیوٹر ویژن اور اے آئی بہت مفید ہیں۔

نندن. وی این

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