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日本IBM、卓球試合のラリーシーンを自動検出するアルゴリズムを開発

NO BUDGET

2020-06-26 17:00

 日本IBMは6月25日、日本スポーツ振興センター(JSC:JAPAN SPORT COUNCIL)と共同で、日本卓球協会(JTTA:Japan Table Tennis Association)の協力のもと、人工知能(AI)を活用して卓球の試合映像からプレーシーンを自動検出するアルゴリズムを開発した。同研究は、IBMの東京基礎研究所のリサーチャーや、IBM Systems製品に特化したサービス開発を支援するIBM Systems Lab Servicesのエンジニアが行った。

 今回開発した自動検出アルゴリズムにより、プレーシーンの検出を自動化し、JSCが開発したゲーム戦略の策定に効果的なアプリケーションに実装されたことで、卓球選手のサポート体制の強化につながったという。

 この自動検出アルゴリズムは、映像がラリー中のシーンかラリー以外のシーンかを判断するAIモデルを活用する。このモデルであらかじめ学習し、試合映像を同モデルで処理することでラリー単位のプレーシーンを切り出すことができる。

 また、同時に試合中の得点情報の自動検出アルゴリズムも開発し、スポーツアナリストは、映像分析に関する作業時間を削減でき、より高度な分析に注力したり、より多くの試合映像を分析できたりするなど、ゲーム戦略の策定を強化できるようになる。さらに実際に、競技現場で利用するアプリケーションも開発されたことにより、基本的なゲームスタッツ(統計情報)とともに必要な場面を映像で振り返ることも可能だ。

 アルゴリズムを開発するサーバーとして、「IBM Power System S822LC for High Performance Computing」と「IBM Power System AC922」を使用した。両サーバー上に「IBM Watson Machine Learning Community Edition」(旧名:IBM PowerAI)によるディープラーニング基盤を構築し、アルゴリズム(AIモデル)の開発が行われた。最適化されたディープラーニング基盤を使用することで、モデル学習時間の短縮・学習の効率化を行い、短期間でのモデル開発が可能になった。

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