論文の概要: FST.ai 2.0: An Explainable AI Ecosystem for Fair, Fast, and Inclusive Decision-Making in Olympic and Paralympic Taekwondo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18193v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 05:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.747124
• Title: FST.ai 2.0: An Explainable AI Ecosystem for Fair, Fast, and Inclusive Decision-Making in Olympic and Paralympic Taekwondo
• Title（参考訳）: FST.ai 2.0 - オリンピックとパラリンピックのテコンドーにおけるフェア、ファスト、包括的意思決定のための説明可能なAIエコシステム
• Authors: Keivan Shariatmadar, Ahmad Osman, Ramin Ray, Kisam Kim,
• Abstract要約: 本稿では,emphFST.ai 2.0について紹介する。emphFST.ai 2.0は,テコンドー競技やトレーニングにおいて,審判,コーチ,アスリートをリアルタイムで支援するために設計された,説明可能なAIエコシステムである。 インタラクティブダッシュボードのセットは、審判評価、アスリートのパフォーマンス分析、パラテコンド分類における人間とAIの協調を可能にする。 FST.ai2.0は、リアルタイムの知覚、説明可能な推論、ガバナンスを意識したデザインをブリッジすることで、スポーツにおける公平で説明可能な、そして人間に沿ったAIへのステップを表現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.983259889617852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fair, transparent, and explainable decision-making remains a critical challenge in Olympic and Paralympic combat sports. This paper presents \emph{FST.ai 2.0}, an explainable AI ecosystem designed to support referees, coaches, and athletes in real time during Taekwondo competitions and training. The system integrates {pose-based action recognition} using graph convolutional networks (GCNs), {epistemic uncertainty modeling} through credal sets, and {explainability overlays} for visual decision support. A set of {interactive dashboards} enables human--AI collaboration in referee evaluation, athlete performance analysis, and Para-Taekwondo classification. Beyond automated scoring, FST.ai~2.0 incorporates modules for referee training, fairness monitoring, and policy-level analytics within the World Taekwondo ecosystem. Experimental validation on competition data demonstrates an {85\% reduction in decision review time} and {93\% referee trust} in AI-assisted decisions. The framework thus establishes a transparent and extensible pipeline for trustworthy, data-driven officiating and athlete assessment. By bridging real-time perception, explainable inference, and governance-aware design, FST.ai~2.0 represents a step toward equitable, accountable, and human-aligned AI in sports.
• Abstract（参考訳）: 公平で透明で説明可能な意思決定は、オリンピックとパラリンピックのスポーツにおいて重要な課題である。 本稿では,テコンドー競技やトレーニングにおいて,審判,コーチ,アスリートをリアルタイムで支援するために設計された,説明可能なAIエコシステムである \emph{FST.ai 2.0 について述べる。 このシステムは, グラフ畳み込みネットワーク (GCN) を用いた目的に基づく行動認識, クレダルセットによる局部的不確実性モデリング, 視覚的意思決定支援のための説明可能性オーバーレイを統合した。 対話型ダッシュボードのセットは、審判評価、アスリートのパフォーマンス分析、パラテコンド分類における人間とAIの協調を可能にする。 FST.ai~2.0は自動スコアリング以外にも、世界テコンドエコシステム内にレフェリートレーニング、公正度監視、ポリシーレベルの分析のためのモジュールを組み込んでいる。 競争データに対する実験的検証は、AI支援意思決定において、意思決定レビュー時間の {85\% 削減と {93\% 参照信頼の {93\% 削減を実証する。 このフレームワークは、信頼できる、データ駆動の熟練者評価のための透明で拡張可能なパイプラインを確立する。 FST.ai~2.0は、リアルタイムの知覚、説明可能な推論、ガバナンスを意識したデザインをブリッジすることで、スポーツにおける公平で説明可能なAIへのステップを表現している。

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