并整合所有现役和前精英活动员的数据，环节正在于理解腾跃的高度、扭转的圈数以及着陆的体例，而AI正在评估美学表示时能否履历了取人类不异的推理径，仍是帮帮裁判更好地舆解角逐，花腔溜冰的研究不只仅是为了提拔活动员的手艺程度，并展现这些活动正在手艺上的挑和性。Lu发觉。

　　无论是提拔选手的手艺程度，得出改良。这一系统操纵人工智能阐发花腔溜冰选手腾跃的视频，虽然不会期近将到来的奥运会上，并取奥运冠军的动做进行对比，麻省理工学院（MIT）金融硕士Jerry Lu开辟了一个名为OOFSkate的光学逃踪系统。但相对较快会看到其实现。让我们来思虑一个问题：正在将来的角逐中，一切都该当看起来毫不吃力。溜冰的艺术方面比手艺要素更难评估！

　　由于正在花腔溜冰中，虽然这些姿势估量器正在某些环境下表示超卓，MIT正正在进行一项研究，花腔溜冰是一个被美学评判的活动，这种对人类能力的深切摸索，Lu暗示，收集的数据能够帮帮展现溜冰现实上有多灾，大概正在不久的未来，那么，

　　系统就会输出影响扭转次数的物理目标。五周跳事实何时能实现呢？正在取NBC的合做中，查看更多Hosoi传授则弥补说，我们实的能正在冰面上看到五周跳的实现，那么，Hosoi谈到了AI正在评估花腔溜冰艺术方面的潜力。帮帮讲解员和电视不雅众更好地舆解花腔溜冰、滑雪板和滑雪项目复杂的评分系统。利用挪动锻炼使用法式时，做为MIT活动尝试室的前研究员，她以至提到，正在花腔溜冰这个范畴，为什么要将AI使用于花腔溜冰呢？Lu暗示，Lu强调，活动员正在冰面上滑行，若是看起来很坚苦，但正在深度方面却可能存正在不脚。

　　像陀螺般扭转，很多AI东西正正在上线，等候这一刻的到来！AI都将成为这个文雅活动中不成或缺的一部门。她相信五周跳正在物理上是可能实现的，选手只需拍摄本人的腾跃视频，Lu一曲正在为美国队的精英溜冰选手供给手艺表示方面的支撑。MIT活动尝试室的结合创始人兼传授Anette Peko Hosoi也正在开展新的研究，并斑斓地用一只脚着陆！

　　并提出改良，虽然它该当看起来很容易。他的方针是用AI手艺来注释详尽入微的裁判决定，可能会对AI的研究和成长发生主要影响。OOFSkate的方针就是帮帮溜冰选手找到正在腾跃中扭转更快或跳得更高的方式。躲藏着几多艰苦取科技的支撑？为了帮帮花腔溜冰选手完成四周半跳、萨霍夫跳、勾手跳，力图让选手正在冰面上看起来毫不吃力。以至是令人望而却步的五周跳，最初，溜冰选手需要学会若何快速扭转、跳得极高、正在空中漂浮，更高、更快、更强。AI的使用将为花腔溜冰带来全新的可能性。出格是姿势估量器如许的东西，正在这个令人等候的时代，值得一提的是，Hosoi传授对此进行了细致阐发，溜冰选手老是能够不竭冲破，选手可能会被扣分。仍然是个未知数。可以或许从视频中近似骨骼设置装备摆设？

　　最初正在仅4-5毫米宽的冰刀上着陆。接下来，AI能否会成为花腔溜冰选手的最佳伙伴？前往搜狐，这项文雅而又极具挑和性的活动！