Los esquiadores y practicantes de snowboard del equipo de EE. UU. regresan a casa con material nuevo, incluidas algunas medallas de oro, del Juegos Olímpicos de 2026. Por otra parte de los primaveras de arduo trabajo que conlleva ser un atleta soberbio, el equipo de este año tuvo una preeminencia adicional en su entrenamiento gracias a una aparejo de inteligencia fabricado personalizada de Google Cloud.

US Ski and Snowboard, el organismo rector de los equipos nacionales de EE. UU., supervisa el entrenamiento de los mejores esquiadores y practicantes de snowboard del país para prepararlos para grandes eventos, como campeonatos nacionales y Juegos Olímpicos. la organizacion asociado con Google Cloud para crear una aparejo de inteligencia fabricado que ofrezca más información sobre cómo entrenan y se desempeñan los atletas en las pistas.

La revisión de vídeos es una gran parte del entrenamiento de deportes de invierno. Un preparador fielmente se quedará al beneficio grabando la carrera de un atleta y luego revisará las imágenes con él para detectar errores. Pero este proceso es poco anticuado, me dijo Anouk Patty, superior de deportes de US Ski and Snowboard. Ahí es donde entró Google, aportando nuevos conocimientos de datos basados ​​en inteligencia fabricado al proceso de capacitación.

Los ingenieros de Google Cloud salen a las pistas con los esquiadores y practicantes de snowboard para comprender cómo construir un maniquí de inteligencia fabricado verdaderamente útil para el entrenamiento gimnástico. Utilizaron imágenes de vídeo como almohadilla de la aparejo de inteligencia fabricado actualmente sin nombre. Gemini hizo un disección cuadro por cuadro del video, que luego se incorporó a modelos de inteligencia espacial de Google DeepMind. Esos modelos pudieron tomar la representación 2D del atleta del video y transformarla en un esquema 3D de un atleta mientras se contorsiona y expedición en las carreras.

Los toques finales de Gemini ayudan a la aparejo de IA a analizar la física de los píxeles, según Ravi Rajamani, superior total del equipo AI Blackbelt de Google. que trabajó en el esquema. Los entrenadores y atletas dijeron a los ingenieros las métricas específicas que querían rastrear (velocidad, rotación, trayectoria) y los ingenieros de Google codificaron el maniquí para que fuera posible monitorearlas y comparar entre diferentes videos. Igualmente hay una interfaz de chat para hacer preguntas a Gemini sobre el rendimiento.

“A partir de solo un video, podemos recrearlo en 3D, por lo que no se necesitan equipos costosos, (como) sensores, que interfieren con el desempeño de un atleta”, dijo Rajamani.

Sin ocupación a dudas, los entrenadores son los expertos en la montaña, pero la IA puede llevar a cabo como una especie de control visceral. Los datos pueden ayudar a confirmar o desmentir lo que ven los entrenadores y brindarles información adicional sobre los detalles específicos del desempeño de cada atleta. Puede discernir cosas que a los humanos les resultaría difícil ver a simple audiencia o con mala calidad de vídeo, como cerca de dónde miraba un atleta mientras hacía un truco y la velocidad y el ángulo exactos de una rotación.

“Son datos que de otro modo no tendrían”, dijo Patty. El esquema 3D es especialmente útil porque hace que sea más posible ver el movimiento oscurecido por las chaquetas y pantalones abultados que usan los atletas, dijo.

Para los atletas de élite en esquí y snowboard, hacer pequeños ajustes puede significar la diferencia entre una medalla de oro o ninguna medalla. Los avances tecnológicos en el entrenamiento están destinados a ayudar a los atletas a obtener todas las herramientas disponibles para mejorar.

“Siempre estás tratando de encontrar ese 1% que puede marcar la diferencia para que un atleta lo lleve al podio o gane”, dijo Patty. Igualmente puede democratizar el coaching. “Es una modo para que cada preparador que esté en un club trabajando con atletas jóvenes tenga ese nivel de comprensión de lo que debe hacer un atleta que tienen los atletas del equipo franquista”.

Para Google, esta aparejo de inteligencia fabricado especialmente diseñada es “la punta del iceberg”, dijo Rajamani. Hay muchos casos de uso potenciales en el futuro, incluida la ampliación del maniquí almohadilla para personalizarlo en otros deportes. Igualmente sienta las bases para el trabajo en medicina deportiva, fisioterapia, robótica y ergonomía, disciplinas en las que comprender la posición del cuerpo es importante. Pero por ahora, es una satisfacción memorizar que la IA se creó para ayudar a atletas reales.

“Este no fue un caso de ingenieros tecnológicos que construyeron poco en el laboratorio y lo entregaron”, dijo Rajamani. “Este es un problema del mundo auténtico que estamos resolviendo. Para nosotros, la motivación era construir una aparejo que proporcione una verdadera preeminencia competitiva para nuestros atletas”.