Gli sciatori e gli snowboarder del Group USA torneranno a casa con del nuovo {hardware}, comprese alcune medaglie d’oro, del Olimpiadi del 2026. Oltre agli anni di duro lavoro necessari per diventare un atleta olimpico, la squadra di quest’anno ha avuto un vantaggio in più nell’allenamento grazie a uno strumento AI personalizzato di Google Cloud.
US Ski and Snowboard, l’organo di governo delle squadre nazionali statunitensi, supervisiona l’allenamento dei migliori sciatori e snowboarder del paese per prepararli ai grandi eventi, come i campionati nazionali e le Olimpiadi. L’organizzazione collaborato con Google Cloud per creare uno strumento di intelligenza artificiale in grado di offrire maggiori informazioni su come gli atleti si allenano e si esibiscono sulle piste.
La revisione video è una parte importante dell’allenamento degli sport invernali. Un allenatore resterà letteralmente in disparte registrando la corsa di un atleta, per poi rivedere il filmato con lui in seguito per individuare gli errori. Ma questo processo è un po’ datato, mi ha detto Anouk Patty, responsabile dello sport presso US Ski and Snowboard. È qui che è intervenuta Google, apportando nuove informazioni sui dati basate sull’intelligenza artificiale al processo di formazione.
Gli ingegneri di Google Cloud scendono sulle piste con sciatori e snowboarder per capire come costruire un modello di intelligenza artificiale realmente utile per la preparazione atletica. Hanno utilizzato riprese video come base dello strumento AI attualmente senza nome. Gemini ha effettuato un’analisi fotogramma per fotogramma del video, che è stato poi inserito nei modelli di intelligenza spaziale di Google DeepMind. Questi modelli sono stati in grado di prendere il rendering 2D dell’atleta dal video e trasformarlo in uno scheletro 3D di un atleta mentre si contorce e si torce durante la corsa.
Il modello AI in esecuzione sullo schermo in background mostra come lo strumento tiene traccia delle prestazioni di un atleta.
Gli ultimi ritocchi di Gemini aiutano lo strumento AI advert analizzare la fisica dei pixel, secondo Ravi Rajamani, capo globale del group AI Blackbelt di Google. che ha lavorato al progetto. Allenatori e atleti hanno comunicato agli ingegneri i parametri specifici che volevano monitorare (velocità, rotazione, traiettoria) e gli ingegneri di Google hanno codificato il modello per facilitarne il monitoraggio e il confronto tra diversi video. C’è anche un’interfaccia di chat per porre domande a Gemini sulle prestazioni.
“Siamo in grado di ricrearlo anche solo da un video in 3D, quindi non sono necessarie attrezzature costose, [like] sensori, che ostacolano le prestazioni di un atleta”, ha detto Rajamani.
Gli allenatori sono innegabilmente gli esperti della montagna, ma l’intelligenza artificiale può agire come una sorta di controllo istintivo. I dati possono aiutare a confermare o smentire ciò che vedono gli allenatori e fornire loro informazioni aggiuntive sulle specifiche della prestazione di ciascun atleta. Può catturare cose che gli esseri umani farebbero fatica a vedere advert occhio nudo o con una qualità video scadente, come il punto in cui guarda un atleta mentre esegue un’acrobazia e la velocità e l’angolo esatti di una rotazione.
“Sono dati che altrimenti non avrebbero”, ha detto Patty. Lo scheletro 3D è particolarmente utile perché rende più facile vedere i movimenti oscurati dalle giacche gonfie e dai pantaloni indossati dagli atleti, ha detto.
Per gli atleti d’élite dello sci e dello snowboard, apportare piccole modifiche può significare la differenza tra una medaglia d’oro e nessuna medaglia. I progressi tecnologici nell’allenamento hanno lo scopo di aiutare gli atleti a ottenere tutti gli strumenti disponibili per il miglioramento.
“Cerchi sempre di trovare quell’1% che può fare la differenza per un atleta per portarlo sul podio o vincere”, ha detto Patty. Può anche democratizzare il teaching. “È un modo per ogni allenatore che è là fuori in un membership che lavora con giovani atleti di avere quel livello di comprensione di ciò che un atleta dovrebbe fare che hanno gli atleti della squadra nazionale.”
Per Google, questo strumento di intelligenza artificiale appositamente creato è “la punta dell’iceberg”, ha affermato Rajamani. Ci sono molti potenziali casi d’uso futuri, inclusa l’espansione del modello base per essere personalizzato per altri sport. Getta inoltre le basi per il lavoro nella medicina dello sport, nella terapia fisica, nella robotica e nell’ergonomia, self-discipline in cui è importante comprendere il posizionamento del corpo. Ma per ora c’è soddisfazione nel sapere che l’intelligenza artificiale è stata creata per aiutare davvero gli atleti reali.
“Non si trattava di ingegneri tecnologici che costruivano qualcosa in laboratorio e poi lo consegnavano”, ha detto Rajamani. “Questo è un problema reale che stiamo risolvendo. Per noi, la motivazione period costruire uno strumento che fornisse un vero vantaggio competitivo ai nostri atleti.”
