Análisis
Un estudio japonés, en colaboración con la agencia Dentsu Lab Tokyo y el esgrimista Yuki Ota, ha desarrollado un sistema de visualización llamado Fencing Visualized que utiliza cámaras 4K y aprendizaje profundo (deep learning) para mejorar la experiencia de retransmisión de la esgrima. Este sistema, que ha evolucionado desde el uso de marcadores reflectantes hasta redes neuronales como YOLO v3, permite seguir con precisión los movimientos ultrarrápidos de la punta del florete, superando las limitaciones del ojo humano y los métodos de procesamiento de imagen tradicionales. Tras pruebas y exhibiciones desde 2014, la tecnología debutó en competiciones oficiales en 2018 y se desplegó en los Juegos Olímpicos de Tokio 2020, permitiendo su posterior comercialización para otras ligas profesionales, como la World Fencing League (WFL) que organiza un evento en Los Ángeles el 25 de abril.
Hechos verificados
- 1Se ha desarrollado un sistema de visualización para esgrima llamado Fencing Visualized, combinando cámaras 4K y aprendizaje profundo.
- 2El sistema busca superar la limitación del ojo humano para seguir los movimientos rápidos de la esgrima profesional.
- 3El proyecto es una colaboración entre el estudio japonés Rhizomatiks, Dentsu Lab Tokyo y el esgrimista Yuki Ota.
- 4La tecnología ha evolucionado desde marcadores reflectantes a redes neuronales como YOLO v3.
- 5El sistema debutó en competiciones oficiales en 2018 y se usó en los Juegos Olímpicos de Tokio 2020.
- 6La World Fencing League (WFL) utilizará esta tecnología en un evento en Los Ángeles el 25 de abril.