文/Evan

　　雲集東京奧運的各國代表隊正透過機器學習（Machine Learning）科技每分每秒地掌握自家選手的身心狀況，以精準擬定出可以讓自家選手在達到充足訓練量的同時，也能兼顧安全、充份休息與釋放壓力的全方位策略，讓選手在身心皆維持一定健康水準情況下發揮整體性最佳實力。 
 

　　事實上，機器學習技術在體育活動中已逐漸受到重視，我們在各大國際體育賽事中能看到這些技術日漸活躍的身影，教練可以根據蒐集自家選手身上的各種數據進行分析，以制定適合不同運動員的訓練量與強度，甚至可以透過演算法預測可能的運動傷害。

針對這次東京奧運，阿里巴巴集團便和 Intel 合作運行一個可讓教練探測旗下奧運選手每分鐘動作的 3D 運動員追蹤（3D Athlete Tracking, 3DAT）系統。該系統能藉由演算法了解所拍攝運動員動作的生物力學並掌握身體主要關節的位置。另外，透過 Google 預先訓練的 Video Intelligence API 來追蹤姿勢，便能有效分析選手們的表現狀況。
 

　　一些東奧團隊在馬拉松賽事中使用能將跑步消耗能量降低 4% 進而提升跑步效率的耐吉 Vaporfly 4% 跑鞋，其即為運用大數據分析來量化運動員表現的代表作。至於 Ralph Lauren 提供的「RL COOLING」技術透過監督式機器學習來感測/預測使用者體溫，進而讓選手比賽時能保持涼爽。至於東奧體操、游泳及沙灘排球等賽事皆使用了同時整合電腦視覺與動作感測器的歐米茄（Omega）計時器，這讓運動員可以即時追蹤並在比賽中進分析自己的動作。
 

　　由於每位運動員的實力及狀況都不一樣，透過機器學習便能根據每位選手的身體狀況與整體能力分別提供個性化數據，這也成為教練掌握每位選手每次比賽前表現水準變動狀況的最佳利器。透過機器學習，教練可以精準掌握甚至預測包括睡眠、情緒、壓力、水分、飲食乃至肌肉酸痛程度的相關數據與狀況，進而擬定出奪得獎牌的最佳出賽策略。

（首圖來源：Tokyo 2020 Olympic）