DeeCamp2020結束了,特別驚喜地看到同學們今年的作品,跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項,但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。
本文來自創新工場微信公眾號
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創新工場DeeCamp2020完美落幕,兩團隊並列總冠軍獎金翻倍,共克真實世界難題
過去的2個月裡,200餘名來自全球高校的學生,聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課,透徹理解了科技與創投核心規律;分組挑戰開放命題AI創新大賽,用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。
2020年8月5日,DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮,在創新工場北京總部隆重舉行。
經過節奏緊湊的立項、研發、測試,DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo,其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果,角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。
最終,兩支團隊並列奪得總冠軍,分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍,兩支隊伍各獲得10萬元獎勵,其餘五個項目獲得各賽道冠軍。
DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目,專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆,培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出,在今年全球變局與挑戰的背景下,旨在召集科技領軍新人才,肩負時代新使命,用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響,DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。
創新工場董事長兼CEO李開復博士,創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛,創新工場運營合夥人黃蕙雯,華為雲首席戰略官餘虎,聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷(Beate Trankmann),路孚特(中國)科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場,予以專案點評,並為優勝隊伍頒獎。
華為雲首席戰略官餘虎表示:“華為一貫非常注重AI人才的培養,我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃;通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台,以及端側的Hilens kit等算力平台,在高校,跟學校一起,聯合開展教材設計,課程設計;並且舉行無人車大賽,聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校,形成了良好的合作,培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽,幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端,更好的掌握AI技能,發揮想像力,基於AI工程化落地的視角,用AI解決真實的產業和生活難題,給社會和生活帶來更多的改變。”
聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示:“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活,甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案,然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學,促進變革,通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”
路孚特(中國)科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示:“從2019年開始,路孚特成為DeeCamp合作夥伴,為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據,並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一,北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才,增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”
▌6支 AI Demo競逐總決賽,兩支並列總冠軍,10萬獎金翻倍
DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊,分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午,通過雲端連線的方式,6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。
經過評委打分、討論,自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊,最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍,兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。
為什麼最終選出兩個冠軍?評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說,這兩個項目評委打分相同,難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼,這說明在今天,黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝,讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望,幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組,任何一個單獨奪冠,都不能完整表達DeeCamp代表的精神,所以最終決定評選出兩個總冠軍。”
▍總冠軍:方仔照相館 BrickMeStudio
所屬賽道:人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題:自動積木建模
AI+積木?聽起來如此跨界的兩件事,會有什麼奇妙的組合?
來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊,用AI玩轉積木,為創意插上了翅膀。
他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”,簡單上傳一張頭像照片,就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來,只需一鍵下單,百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。
怎麼實現呢?他們先根據輸入的圖像,抽取特徵向量,比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等,匹配相應的積木零件,然後生成積木模型和拼裝步驟。
“方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情,傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具,更是創造力的源泉,“AI時代,更要注重創造力培養”。
▍總冠軍:Faster&Better
所屬賽道:自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題:算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測
自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景,神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行,這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。
Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下,設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略,將物體看作點,使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box,在保障性能的同時大幅提升了速度。
Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上,實現產品的落地,帶來商業回報。模型反覆運算速度快,可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高,能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。
未來,該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上,使其智慧化,具備行車預警功能;二是可以部署到安防監控中,使用模型自動過濾篩選,將視頻中有車輛的場景加以保存,節省存儲空間,也節省人員重播視頻的時間。
▍教育賽道冠軍:Teched U
所屬賽道:用AI驅動的教育新工具和新方法
挑戰賽題:網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具
線上教育是未來趨勢,但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上,難以避免冗餘重複,造成學生積極性差、完課率低等問題。
來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊,希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet,實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。
通過視頻切割,尋找知識結構中斷點,可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻,讓使用者利用碎片化時間學習;通過大綱提取,借助整理好的知識大綱進行跳轉,讓使用者快速瞭解知識內容的結構;通過知識搜索,可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。
目前,線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分,但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司,這項低成本的視頻切割自動標注技術,可以説明他們豐富視頻內容,實現精准推薦,從而提升用戶體驗和轉化率。
▍醫療賽道冠軍:心靈捕手
所屬賽道:用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
挑戰賽題:通過深度學習識別生物電信號
在DeeCamp,AI+醫療也可以大顯身手!
由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目,是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作,全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。
“聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏,並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統,進行定量分析判斷使用者的健康狀況,實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣,可自動推薦附近的醫院。未來,“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測,也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。
值得一提的是,“聽醫聲”的脈搏波資料集,通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作,共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料,把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準,實現了中醫問診的客觀化、資訊化。
▍創新賽道冠軍:AI科幻世界
所屬賽道:人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題:科幻小說自動/輔助生成
你能想像一個AI構建的科幻世界嗎?在DeeCamp2020,AI正在創造一個全新的寫作時代。
來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊,基於Open AI 的GPT-2模型,在百億級中文大規模語料上重新訓練,打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。
這位元“科幻作家”,可以根據設定好的故事主線、人物角色等,互動式生成科幻小說內容,不僅可以遣詞造句,還可以創作構思,讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。
“AI科幻世界”團隊在開發的過程中,借鑒作家創作小說的過程,受到認知心理學和文學理論啟發,提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式:用戶輸入第一句,機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選,由用戶做篩選和修改,不斷重複形成情節閉環。
在人機協同的半自動模式下,AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下,可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事,揭開了創作的神秘面紗。
未來,科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中,提升內容的廣度和個性化,兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質,滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。
▍商業賽道冠軍:“Non-pretrain”
所屬賽道:AI 賦能的商業決策與商業流程優化
挑戰賽題:人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊,針對外匯量化交易的歷史資料,提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類,分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成,並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。
此外,聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用,為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題,專門設立了“AI4SDG”獎項,頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。
此外,DeeCamp還組織了學員互評,評選最受學員歡迎的作品,最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。
▍自動駕駛賽道冠軍:“西天取經”AwesomeDet
所屬賽道:自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題:算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測
西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上,經歷磨難,不斷成長探索。
團隊採用了業界先進的技術,從Backbone、Neck、Loss三個層面出發,設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型,並做出適配改進,進行算法針對性優化。
推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標,目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。
同時,他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法,改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試,無論側視、後視、前視、夜景,都表現出了良好的遷移效果,測速、性能表現較好,達到了簡單場景下的車輛檢測要求,滿足了商業落地的要求。
該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品,做到了產品級別的實時呈現。未來,產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。
此外,聯合國開發計劃署(UNDP)一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用,為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題,專門設立了“AI4SDG”獎項,頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。
▌74所高校200余名學生參與,12位大師授課
DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式,通過激烈競爭,200余位學員最終入選。
他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校,以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校,分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。
學員中,碩士生占比56%,本科生占比26%,博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生,他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。
DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式,讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流,也可以與志同道合的小夥伴結隊,親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。
在大師課上,李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓,為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察,讓大家充分領略了學術大師的思維方式,感受知識的魅力。
不同於常見的 AI 領域競賽,DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的,而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目,鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。
因此,在賽題的設置上,DeeCamp聚焦社會熱點,關注真實世界與人們生活,共設置五大賽道14個新穎賽題,允許學生自由組隊。五個賽道分別是:
•教育賽道:AI 驅動的教育新工具和新方法
•醫療賽道:用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
•創新賽道:人工智慧的創新思考與前沿設計
•商業賽道:AI 賦能的商業決策與商業流程優化
•自動駕駛賽道:自動駕駛的技術突破與前沿創新
據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹,這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點:
“更熱門”:2020年是特殊的一年,我們面對著最多的變化,最多的挑戰,也是最多的機會,因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題,如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。
“更真實”:為了讓同學們最大限度地接觸真實世界,所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中,Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集,希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。
“更接地氣”:賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中,人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分,因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業,有自學程式設計的經歷,這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性,更好的利用自身經驗提高項目完成品質。
最終,共有9支隊伍選擇了商業賽道,10支隊伍選擇了自動駕駛賽道,5支隊伍選擇了教育賽道,6支隊伍選擇了醫療賽道,7支隊伍選擇了創新賽道,向這些難題發起挑戰。
▌你想用AI改變什麼?——DeeCamp學員的AI願望
人工智慧是一項偉大的技術,我們有幸生活在這個時代,也應該努力讓人工智慧造福人類社會。
“你想用AI改變什麼?”在主辦方發起的一項徵集活動中,200多名同學用紙和筆,寫下了自己的AI願望:
o“我想用AI改變人們的出行方式”
o“我希望用AI改變人們的教育環境,為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
o“我想用AI改變遊戲設計”
o“我想用AI改變文學作品的表現方式,讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
o“我想用AI改變醫療診斷技術”
o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
………
創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示,DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營,鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。
在專案期間,DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神:自發組織了13場分享會,涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯?泛?FUN?”談會中,學員們積極與各位大師雲上約飯,探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。
DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起,就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷,堅持公益屬性,將知識課程與項目實踐相結合,引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用,積累實踐案例經驗。
自2017年暑期首次開辦以來,DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請,已有 1000 余名學員順利結業。
DeeCamp的最大期待,就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中,真正解決來自真實世界的難題,將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案,用AI創造更美好的人類未來!
未來,DeeCamp 將繼續砥礪前行,不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路,為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。
單位向量算法 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 八卦
DeeCamp T2I團隊利用三周的時間,開發出了一款“基於古詩詞文本語義的圖片生成”工具。這個工具,能根據詩歌的意象和情感理解,畫出AI心中的唐風宋韻。
看到這麼多優秀的DeeCamp學生真是感覺後生可畏啊。
【全文來自創新工場公眾號,動態demo看這裡 https://mp.weixin.qq.com/s/P-5QNen22ECKBALCiieWQw】
大漠孤煙、長河落日,AI也有詩情畫意 | DeeCamp Show
文化承載著國家的基因,文化的傳承影響國家未來的發展。十八大以來,“文化自信”成為了熱門詞彙。縱觀中華文明上下五千年,最能體現文化自信的載體非古詩詞莫屬。
優美的詩詞裡蘊含著豐富的歷史情感,傳遞著多彩的中國故事。學詩讀詞是每個華夏兒女從小必修的功課。
但詩詞的用詞往往比較隱諱,意義也跟現代理解有了較大的差別。
但如果有一個工具能將詩詞當中的意向和情感提取出來,這將大大降低人們鑒賞古詩詞時的門檻,將更好的激發人們對詩詞的探索熱情,助力漢語的傳承與發揚。
你能否想像,AI不僅能精准的提取詩詞中的意象與情感基調相結合,還能在此基礎上生成獨具風格的圖片。
在DeeCamp訓練營中,組名為Text2Image(下文簡稱為T2I)的學員們將這一想像變成了現實。
T2I團隊利用三周的時間,開發出了一款“基於古詩詞文本語義的圖片生成”工具。這個基於AI技術的工具,能根據詩歌的意象和情感理解,生成意象圖片,並對這個圖片進行情感渲染著色和水墨風格的遷移,最終畫出AI心中的唐風宋韻。
這款極具創新性的工具讓AI和古詩文碰撞出了前所未有的火花。
一、技術解密
T2I的研究內容,分為對古詩文本語義的理解、意向圖片內容的生成、情感著色並且進行水墨化的風格遷徙三部分。
在文本方面,T2I搜集了5萬多首唐詩,使用規則匹配和CNN提取意象,準確率可達到91%。在情感判別方面,T2I人工標注了2200多句詩歌的情感正負傾向,使用word2vec字向量分析和情感字典自動標注數據,以句為單位進行情感判別,準確率達80.1%。
而為了實現情感著色,T2I人工搜集了基於荷、草、柳、梅、沙漠、山、雲、雁8個意向的25000張單意象圖片和2000張多意象圖片,使用WGAN-GP和風格遷移等模型,結合Open-CV等工具,實現了情感著色和水墨圖片生成。
二、難點解析
據T2I的成員介紹, 該項目的主要難點在於:由於沒有現成的古詩文本與對應內容圖片的成對數據,從演算法上來看,則沒有現成可直接利用的端到端演算法。故而團隊將任務拆解為文本語義理解和圖片生成兩個部分。在文本語義理解方面,因古詩詞結構的多樣性和內容的豐富性,導致實現難度較大。
而在圖片生成方面,當古詩文存在混合意向時(如:花有清香月有陰),則需生成多意象並存的圖片意向融合。
因此,T2I的成員的積極的在開發過程中進行了創新:在文本語義理解的演算法上,團隊優先考慮從原文中直接提取意向。當原文無直接意象時,借助譯文對於意象的解讀進行規則匹配,原文和譯文都沒有時,借助CNN網路進行建模推斷。
在T2I的努力下,一個既能讀得懂優美的山水田園詩,還能揮毫作畫,畫出唐風宋韻的AI粲然而生。得益於相當完整精緻的技術方案,這份詩人與AI穿越千年時空實現的心靈互通的美好在DeeCamp閉幕當天呈現在人們眼前。感人的演示效果使T2I收穫了DeeCamp2018的最佳方案獎。
未來,該專案可以生成一個詩詞動畫系統,這套系統既可以説明孩子看圖識古詩,也可以幫助外國友人線上學習中文詩詞。落地場景十分光明~
三、所遇之人,皆為摯友
過去的一個月很長。
T2I的成員們從對課題的一無所知、一無所有到齊心協力,分工合作,在3周內完成了課題任務並得到了超乎預期的收穫。每個人都卸下了曾經的光環,從標注數據的髒活累活入手,一點點的嘗試、失敗、再嘗試,直到看到模型和系統的進步。
過去的一個月很短。
那麼多的知識還在消化,專案還需要去進一步的完善,朋友還有太多的話沒說,桌遊和美食也沒有玩夠吃夠。有隊員開玩笑說:GAN來GAN去,最後千山鳥飛“絕”。儘管DeeCamp已經結束,但T2I的成員們卻仍然不願相信這場愉快的體驗已經結束,那幫並肩作戰的可愛隊友都已四散各地。
人生的曼妙之處就在於不可知的際遇。“這次DeeCamp之行不僅學到了AI技術,更重要的是結識了一批意氣相交的夥伴。”T21成員總結這一個月的收穫,有人學到了前沿的科技知識、有人提高了自己的代碼能力,有人視野得到了開闊,有人對人生道路有了更明確地規劃......還有人最大的收穫是認識了許多小姐姐。
充實、開放、快樂的DeeCamp生活使這群才華橫溢的少年瞭解了現實工業界的未來研究方向,並將在學校所學的理論能應用到有趣的實踐專案中。也使他們結實了志同道合的夥伴,各自發揮所長各顯神通,不斷碰撞、磨擦出智慧的火花。
或許DeeCamp就像一條洶湧的知識大河,短短一月只能從中截取一道涓流,但卻足夠受用很久。
而從一個想法到一場完美的展示,除了積澱起堅實的理論基礎,尚需心懷上下求索的精神,只有不忘初心,才能在科技發展的浪潮中,逐漸拉進與未來的距離。
單位向量算法 在 徐國峰 HSU KUO FENG Facebook 八卦
【量化「跑步經濟性」的另一條進路】
運動科學家在量化跑步經濟性時,使用的攝氧量和速度之間的關係,簡單來說:誰能用最少氧氣能跑出相同的速度,就代表誰跑得最有效率。也就是「單位時間內所用的能量」愈少,經濟性愈高。
兩星期前在香港參加研討會,主講者之一是來自瑞典的Dr. Fredrik,他設計出了一套能夠方便「量化跑步經濟性」的軟體「MotionMetrix」,硬體用的是XBOX 360的kinect來搜集數據。他運用他的物理知識來計算跑步經濟性(他是物理學博士),而且他的方法只需要40秒,相較於費時費事且硬體需求大的攝氧量測試,這種方法的確方便多了。
背後的物理原理他有公開講授,也有展示在每一份報告裡,這邊也分享出來(見附圖)。
先簡單定義一下圖中的名詞:
* 跑步經濟性 Running Economy,簡稱RE
* 總作功 Total Work,簡稱Wtot
* 彈力交換 Elastic Exchange,簡稱EE,或ε
RE = Wtot × (1 - EE)
力學能量的「總作功」(Wtot)是從三個面向來計算,分別是:
* 垂直振幅所作的功
* 肢體擺動時所作的功
* 水平位移所作的功
每次測驗只需40秒,我用4:17/km的配速跑了40秒後,系統算出我的EE是25.4% (他說袋鼠可達90%)。我每分鐘每公斤體重所使用的能量是:2.73 Jouels/kg/m。在同樣的配速下這個數值愈低愈好,報告的分類中只要低於2.7就進入菁英等級。
Dr. Fredrik另闢蹊徑,從力學能量 (Mechanical Energy)的觀點來量化跑步經濟性,非常有意思。在角度、力量和力矩的計算的準確度應該已達到某種程度的精確性,但在計算「免費外力」上的精度尚有待商確(因為沒有考慮到「重力力矩」和「落下角度」,我也找機會跟他提了),不過,我覺得方向是對的,對我很有啟發……當時聽到演講時心理驚嘆:「原來也可以這樣來運用!」
完成兩天的研討會和工作坊後,主辦人Chris和Oscar請我們在大排檔吃飯,Dr. Fredrik直說這是他這次來香港最棒的一餐。我和Dr. Fredrik也直接在街邊討論起力學和能量,我提出了一個分析的觀點,希望他能考慮到重力力矩的作用,他說他從來沒想過,會回去好好想想。我們也問他EE是怎麼直接透過動態的視覺分析算出來的,他委宛地說這是機密。但我真的好想知道XD!!這幾天只要有空就一直在想幾種EE演算法的可能……。
他在演講中的一句結論,我印象特別深刻:「只有角度而沒有力量向量的分析是意義不大的。」因為力矩需要有「力量」和「力臂」,只有角度是無法計算壓力的。這套系統被Chris與Oscar用在物理治療工作的診斷與預防傷害上,他們會去觀測各個關節。
要量測角度,才能確認「力臂長度」,有時雖然受力很小,但角度很大,(力矩大)會帶來較大的桿杆壓力;有時雖然角度很小,但受力很大。哪一種情況受傷風險高並不一定,要透過「力×力臂」來量化之後才能知道。他這套系統最厲害的地方在於,直接透過視覺影象分析就能計算各「支點」所受的「力量大小」,進而計算力矩,這也是Dr. Fredrik比較自豪的地方。
Dr. Fredrik從2012年開始研發……他說了這段辭職在家靠老婆養,創業到2014年賣出第一套之後才算確認這個工具被市場接受,目前持續優化、也持續賣到世界各地,年底將有第二代全新的產品上市。真的很佩服他,跨領域結合他的物理專業和對跑步的熱愛,為量化跑步經濟性與受傷風險這個問題提出了解法、製造成產品,又找到了自己的商業模式。
當場看到資深的物理治療師Chris透過40秒分析出來的跑步或步態分析數據就能找出問題。Chris說這套系統很強大,應用空間很廣。
這是他們系統的官方網址,有興趣的可以進一步了解:https://www.motionmetrix.se
目前這套系統已在香港、上海、北京和世界上其他七個國家採用,包括菁英運動領域(聽Dr. Fredrik說北京清華大學相關科系也跟他採購了一套,看來數據上的精確度已被各領域肯定)。