인텔과 알리바바는 인공지능(AI) 기반의 운동선수 트래킹 기술을 개발하기 위해 협력한다고 CES 개막 전날 발표했다. 이 기술은 2020년 도쿄 올림픽과 그 이후에 적용되는 것이 목표이다. 이 기술은 기존 및 앞으로 출시될 인텔 하드웨어와 알리바바 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용해 훈련과 경기 중인 선수의 3D 형체를 추출하는 최첨단 딥러닝 애플리케이션을 지원한다.

나빈 셰노이(Navin Shenoy) 인텔 데이터 센터 그룹 총괄 부사장은 “인텔은 알리바바 클라우드 인프라에 최적화된 3D 선수 트래킹(3D Athlete Tracking)이라는 새로운 기술 컨셉을 개발했다. 이는 선수들의 영상 분석에 AI를 사용하는 것으로, 훈련 과정 개선에 기여하고 실제 경기 도중 관객들의 경험을 증강할 잠재력이 있을 것으로 기대된다. 해당 기술은 선수의 트레이닝 툴로써 굉장한 잠재력을 지니고 있으며, 방송진행자들이 비디오 즉시 재생 중 분석, 구별 및 하이라이트 부분 재확인 시 완전히 새로운 방식을 구현해 팬들이 올림픽을 경험하는 방식에 있어 ‘게임 체인저’가 될 것이다”라고 전했다.

AI 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전의 조합은 코치와 트레이너들이 정교한 실시간 생체역학 데이터를 추출할 수 있게 하는 3D 메쉬(3D Mesh)를 생성한다. 이는 특별한 센서나 수트를 사용하지 않고 다수의 스탠더드 비디오 카메라를 통해 가능한 것으로, 코치와 트레이너들은 이러한 데이터로 선수의 퍼포먼스를 분석하고 트레이닝을 향상시킬 새로운 방법을 도입할 수 있다.

특히 해당 기술은 향상된 포즈 모델링 기술, 그리고 운동선수 움직임의 생체역학성을 분석하도록 설계된 다른 AI 알고리즘을 활용한다. 선수의 퍼포먼스는 보통 비디오 카메라로 캡처하고, AI 알고리즘이 강력한 컴퓨트 파워와 적용되어 퍼포먼스의 디지털 모델이 생성된다. 이러한 디지털 모델은 여러 방식으로 분석이 가능하다.

인텔과 알리바바는 파트너사들과 함께 2020 도쿄 올림픽에서 최초의 AI기반 3D 선수 트래킹을 선보이고자 한다. 이번 파트너십을 통해 양사는 선수에게 새로운 트레이닝 데이터와 분석을 제공하고, 팬들에게는세계적인 선수들이 서로 어떻게 경쟁하고 비교하는 지에 대한 인사이트를 선사할 예정이다.

크리스 텅(Chris Tung) 알리바바 CMO는 “알리바바는 최초의 AI 기반 3D 선수 트래킹 기술에서 인텔과 협력할 수 있게 되어 매우 기쁘게 생각한다. 알리바바는 이 분야에서 동종업계 최고의 클라우드 컴퓨팅 역량과 알고리즘 설계로 기여하고 있다. 알리바바는 이러한 기술 발전을 기반으로 스포츠 미디어와 방송 산업을 변혁하고 있으며, 전 세계 사람들이 즐길 수 있는 새로운 경험을 창조하기 위해 계속해 업계 리더와 협력을 맺고 혁신을 추진할 것이다”라고 전했다.

이번 올림픽 관련 내용은 인텔과 알리바바 간 최근 협업 사례이다. 앞서 알리바바는 지난 11월 11일 ‘알리바바 글로벌 쇼핑 페스티벌’을 위해 인텔의 최신 프로세서와 메모리 기술을 도입했다. 해당 쇼핑 페스티벌은 24시간 만에 308억 달러라는 사상 최대 거래액을 기록했고, 인기도와 판매 부분에서 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이 모두를 추월했다.

알리바바 글로벌 쇼핑 페스티벌은 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 자사 웹사이트를 방문하는 대규모 트래픽을 지원하기 위해 알리바바 클라우드 인프라에 상당한 부담을 가중한다. 이러한 컴퓨팅 수요를 감당하기 위해 알리바바는 차세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서를 인텔® 옵테인™ DC 퍼시스턴트 메모리와 함께 당사 생산 현장에 도입했다. 인텔의 신규 플랫폼은 신시간으로 대량의 데이터를 효율적으로 처리해, 알리바바의 디지털 커머스 애플리케이션이 매끄럽고 즉각적인 사용자 경험을 제공할 수 있도록 지원한다.

알리바바의 고도로 인터랙티브하며 데이터 집약적인 애플리케이션들은 특히 알리바바 글로벌 쇼핑 페스티벌의 피크 시간 동안 목표로 한 스루풋(초당 조회 수)을 달성하고 매끄러운 반응형 사용자 경험을 지원하기 위해서 메모리 캐시에 바로 접근 가능한 대용량 데이터를 저장할 인프라를 필요로 한다. 인텔 옵테인 DC 퍼시스턴트 메모리의 대용량은 더 많은 데이터가 프로세서에 한층 가깝게 저장될 수 있도록 하여, 확연할 정도로 더 향상된 인프라 효율성과 더 낮은 총소유비용으로 이어지도록 한다.