シンガポールの TVConal が NVIDIA Metropolis、TAO ツールキットおよび SDK を活用し、AI 対応ビデオ解析プラットフォームを構築、スポーツ試合のイン、アウト等を自動で選別
スポーツは大量のデータを生み出します。たとえば、クリケットの試合では、プレイごとにスポーツ アナリストが精査すべき数百万のビデオフレーム データポイントが生成されると、ディープテックのスタートアップ企業、TVConal のマネージング ディレクターであるマアスーメ イザディ (Masoumeh Izadi) 氏は言います。
シンガポールを拠点とする同社は、NVIDIA AI とコンピューター ビジョンを使って、スポーツ向けのビデオ解析プラットフォームを開発しました。このプラットフォームにより、スポーツチームやリーグ、テレビ局をも含むユーザーは、これらの膨大な量のデータからプレイについての洞察をリアルタイムで得ることができます。
「Television Content Analytics」が企業名の由来の TVConal は、クリケット、テニス、バドミントンおよびサッカーを中心とする、さまざまなスポーツのビデオ解析を提供しています。
ビジョン AI 向けアプリケーション フレームワークの NVIDIA Metropolis をベースとした、同社のプラットフォームは、ゲーム内の重要な出来事の検知、アスリートの動作のモデル化、および動きの予測などを行うことができます。これらすべてによってスポーツの細部を切り取ることが可能になり、チームはフィールドでより賢い判断を下せるようになります。
TVConal は、スタートアップ企業が最先端のテクノロジで業界に変革を起こすのを支援するための無料プログラム、NVIDIA Inception のメンバーです。
試合のタグ付けを自動化
マッチ タギング (試合のダグ付け) は、ゲーム内の重要なイベントのタイムラインを作成するためのもので、スポーツのビデオ解析には欠かせません。タグを使うことで、パフォーマンス統計やビジュアル フィードバックをレフェリーやコーチ、アスリート、ファンに提供するための詳細なレポートが生成されます。
イザディ氏によれば、スポーツの試合によっては、ほんの一瞬で起こるプレイや出来事に、最大 20 人のロガーが協力し、ライブでタグ付けを行います。これは時間と労力がかかる作業です。
TVConal のプラットフォームでは、AI がリアルタイムで自動的かつ正確に試合のタグ付けを行うため、スポーツ アナリストはわずか数クリックでビデオ フレームから洞察を抽出することができます。これにより、アナリストにはデータをより深く検証する時間が与えられ、より詳細なフィードバックをチームに提供できるようになります。
このプラットフォームは、人の目では見逃しがちな、重要な瞬間や反則を捉えることもできます。
イザディ氏は次のように話しています。「人間の能力を超えた、数ミリ秒で処理されるべき反則行為をプレイヤーが犯した場合でも、このプラットフォームがそれを検知し、即座に対応をとるように審判に知らせることができます」
TVConal のプラットフォームは、エッジからクラウドまでの AI 対応のビデオ解析アプリケーションの開発、展開および拡張を簡略化する、NVIDIA Metropolis を使って構築されています。Metropolis には、事前トレーニングされたモデル、トレーニングと最適化のためのツール、ソフトウェア開発キットおよび CUDA-X ライブラリなどが含まれており、これらすべてが、アクセラレーテッド コンピューティングのための NVIDIA EGX エンタープライズ プラットフォームをベースにした NVIDIA-Certified Systems で実行されるように最適化されています。
「NVIDIA のソフトウェア ツール、フレームワークおよびハードウェアにより、当社では、開発サイクルをより早く回せるようになっているほか、ライフサイクルを短縮化し、費用を抑制した状態でアイデアをマーケットに送り届けられるようになっています」とイザディ氏は言います。
TVConal のプラットフォームで使用されている NVIDIA GPU アクセラレーテッド コンピューティング リソースには、エッジでの AI 用の NVIDIA Jetson プラットフォーム、オンプレミスの RTX 3090 ワークステーション、およびクラウドの Tesla V100 と A100 が含まれています。
TVConal では、NVIDIA DeepStream SDK によってビデオ処理パイプラインを簡略化しているほか、NVIDIA のトレーニング済みモデルと TAO ツールキットによって AI トレーニングを加速し、NVIDIA TensorRT SDK によって推論を最適化しています。
DeepStream により、TVConal はライブのビデオとオーディオのストリームをリアルタイムで、ビデオのフレームレートに匹敵するスピードで処理できるようになりました。さらに、TensorRT ライブラリにより、TVConal では、自社の機械学習モデルを改良し、正確さを維持しながらデータをより速く処理できるようにしました。
また、NVIDIA Inception のメンバーとして TVConal は、技術リソースや業界のエキスパートへのアクセスが提供されるほか、市場進出の支援を受けることができます。
同社のクライアントには、国際的な制作会社である NEP Group、パキスタン クリケット評議会などが名を連ねています。
「価値をもたらすスポーツ コンテンツの数は増加を続けています」とイザディ氏は言い、全世界のスポーツ アナリティクス マーケットの規模は 2028 年までに 20% 増加するという予測を紹介しました。「自動化されたビデオ処理はスポーツでは革新的であり、当社はさらに進歩したモデルやパイプラインを構築して、この革新を発展させるのを楽しみにしています」
NVIDIA Metropolis を使ってスポーツ アナリティクスにイノベーションをもたらそうとしているプレイヤーは増えており、そのなかには、Pixellot、Track160 および Veo といったスタートアップ企業も含まれています。
試合結果のよりよい予測、パフォーマンス改善、および視聴者の品質に対する期待感の向上の実現をご希望の場合、まずは AI がスポーツ業界にもたらす変革をテーマにした NVIDIA GTC セッションをご視聴ください。
リンク先から、NVIDIA Metropolis の詳細情報をご覧いただけるほか、NVIDIA Inception にご登録いただくことができます。