論文の概要: FST.ai 2.5: Explainable and Uncertainty-Aware AI for Olympic and Para-Taekwondo Decision Support, Athlete Digital Twins, and Federation-Scale Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16597v1
- Date: Sat, 18 Jul 2026 02:32:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.193828
- Title: FST.ai 2.5: Explainable and Uncertainty-Aware AI for Olympic and Para-Taekwondo Decision Support, Athlete Digital Twins, and Federation-Scale Analytics
- Title（参考訳）: FST.ai 2.5: オリンピックおよびパラテコンド意思決定支援のための説明可能で不確実なAI、アスリートデジタルツイン、フェデレーションスケール分析
- Abstract要約: 本稿では,オリンピックとパラテコンドーのための説明可能な,不確実性を認識し,セキュアなAIフレームワークである textbfFST$cdot$ai2.5 を提案する。
textbfFST$cdot$ai2.5は、アスリートインテリジェンス、競争分析、フェデレーションスケールのデータ管理、AI支援による意思決定サポート、アスリートとイベントデジタルツイン、説明可能なパフォーマンス指標、適応トレーニングレコメンデーションを統合する、統合されたデジタルエコシステムを導入している。
オリンピックとパラテコンドーのために開発されたが、この方法論は説明可能なAI、デジタルツインに広く応用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1665689529884697
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid digitalisation of elite sport has created new opportunities for integrating artificial intelligence (AI), performance analytics, and decision-support systems into athlete development and competition management. However, existing solutions remain fragmented, typically addressing isolated tasks such as performance analysis, athlete monitoring, or referee support. This paper presents \textbf{FST$\cdot$ai~2.5}, an explainable, uncertainty-aware, and secure AI framework for Olympic and Para-Taekwondo. \textbf{FST$\cdot$ai~2.5} introduces a unified digital ecosystem integrating athlete intelligence, competition analytics, federation-scale data management, AI-assisted decision support, athlete and event digital twins, explainable performance indicators, and adaptive training recommendations. The framework supports World Taekwondo (WT), Member National Associations (MNAs), coaches, referees, analysts, and athletes through transparent, secure, and federation-aware governance. By combining multi-source competition data, athlete-performance information, and contextual evidence, \textbf{FST$\cdot$ai~2.5} provides tactical diagnostics, longitudinal athlete monitoring, performance forecasting, personalised development planning, and federation-wide benchmarking using explainable and uncertainty-aware AI. Prototype deployments demonstrate the feasibility of the proposed framework. Although developed for Olympic and Para-Taekwondo, the methodology is broadly applicable to explainable AI, digital twins, and trustworthy decision support in combat sports and other high-performance sporting environments.
- Abstract（参考訳）: エリートスポーツの急速なデジタル化は、人工知能(AI)、パフォーマンス分析、意思決定支援システムをアスリート開発と競技管理に統合する新たな機会を生み出した。
しかし、既存のソリューションは断片化され続けており、通常、パフォーマンス分析、アスリートの監視、レフェリーのサポートといった独立したタスクに対処する。
本稿では,オリンピックとパラテコンドーのための,説明可能な,不確実性を意識したセキュアなAIフレームワークである「textbf{FST$\cdot$ai~2.5}」を提案する。
\textbf{FST$\cdot$ai~2.5}は、アスリートインテリジェンス、競争分析、フェデレーションスケールのデータ管理、AI支援による意思決定サポート、アスリートとイベントのデジタルツイン、説明可能なパフォーマンス指標、適応トレーニングレコメンデーションを統合した統合デジタルエコシステムを導入している。
世界テコンド(WT)、会員全国協会(MNA)、コーチ、審判、アナリスト、アスリートを透明でセキュアで連邦に意識した統治を通じて支援している。
マルチソース競技データ、アスリート・パフォーマンス情報、文脈証拠を組み合わせることで、タクトbf{FST$\cdot$ai~2.5}は、戦術的診断、縦断的アスリート監視、パフォーマンス予測、個人化された開発計画、説明可能な不確実性認識AIを用いたフェデレーションワイドベンチマークを提供する。
プロトタイプのデプロイメントは、提案されたフレームワークの実現可能性を示している。
オリンピックやパラテコンドー向けに開発されたが、この手法は、戦闘スポーツやその他の高性能スポーツ環境において、説明可能なAI、デジタルツイン、信頼できる意思決定支援に広く応用されている。
関連論文リスト
- AIx4Soccer: A Unified Platform Architecture for Football Club Management and Structured Athlete Development [0.0]
サッカークラブ、アカデミー、フェデレーションは成長するが断片化されたデジタルツールのポートフォリオを運営している。
本稿では,クラブ管理を統一するマルチテナントクラウドオペレーティングシステムであるAIx4Soccer One Platformについて述べる。
Tak Tikは、クラブとビデオアナリストを結び、75%/25%の収益分配(分析/プラットフォーム)と、開発計画をビデオエビデンスと定期的なレビューに結びつけるPDI/TBIL方法論である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-30T17:02:58Z) - Synthesizing the Expert: A Validated Multimodal Dataset for Trustworthy AI-Assisted Swimming Coaching [0.6445605125467574]
本研究では、水泳分野における高度なAIアプリケーションのための構造化された検索補助生成(RAG)システムに焦点を当てる。
本研究では,4次元にまたがる多モーダルな知識ベースを活用する新しい生成フレームワークを提案する。
構造化され合成された地上の真実を提供することで、この研究は水族学における信頼できるAIの基礎的なベンチマークを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-12T22:34:33Z) - BoxMind: Closed-loop AI strategy optimization for elite boxing validated in the 2024 Olympics [25.895403161230515]
BoxMindは、エリートボクシングコンペティションで検証されたクローズループAIエキスパートシステムである。
BoxMindは、2024年のパリオリンピックの閉ループ展開を通じて検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-16T18:14:46Z) - Digital Twin AI: Opportunities and Challenges from Large Language Models to World Models [95.9909582708447]
物理的システムの正確なデジタル表現としてのデジタルツインは、受動的シミュレーションツールからインテリジェントで自律的なエンティティへと進化してきた。
本稿では,デジタルツインライフサイクルにおけるAI統合を特徴付ける4段階統合フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-04T01:17:09Z) - FST.ai 2.0: An Explainable AI Ecosystem for Fair, Fast, and Inclusive Decision-Making in Olympic and Paralympic Taekwondo [1.983259889617852]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-21T00:35:56Z) - Who is a Better Player: LLM against LLM [53.46608216197315]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) の総合的な性能を評価するための対戦型ベンチマークフレームワークを提案する。
広範にプレイされている5つのゲームをサポートし,20のLDMを駆使したプレーヤーを対象とする,特別な評価プラットフォームであるQi Townを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-05T06:41:47Z) - AI-Enhanced Precision in Sport Taekwondo: Increasing Fairness, Speed, and Trust in Competition (FST.ai) [0.0]
「FST.ai」は、スポーツテコンドーにおける能力向上を目的とした、AIを活用した新しいフレームワークである。
キーアクションの識別と分類を自動化し、意思決定時間を数分から秒に短縮する。
この枠組みは、柔道、空手、フェンシング、さらにはサッカーやバスケットボールのようなチームスポーツのようなアクション検出を必要とする幅広いスポーツに適応することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-19T15:14:45Z) - OlympicArena: Benchmarking Multi-discipline Cognitive Reasoning for Superintelligent AI [73.75520820608232]
我々は,11,163のバイリンガル問題を含む,テキストのみとインターリーブされたテキストイメージのモダリティを紹介する。
これらの課題には、7つのフィールドと62の国際オリンピック大会にわたる幅広い規律が含まれており、データ漏洩について厳格に調査されている。
我々の評価によると、GPT-4oのような先進モデルでさえ、複雑な推論とマルチモーダル統合における現在のAI制限を反映して、全体的な精度は39.97%しか達成していない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:20:53Z) - Benchmarking Robustness and Generalization in Multi-Agent Systems: A
Case Study on Neural MMO [50.58083807719749]
IJCAI 2022で開催されている第2回Neural MMOチャレンジの結果を報告する。
この競合はマルチエージェントシステムの堅牢性と一般化をターゲットにしている。
環境ラッパー、ベースライン、可視化ツール、そしてさらなる研究のための選択されたポリシーを含むベンチマークをオープンソースにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-30T07:16:11Z) - Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI [83.79507996785838]
予測的および規範的フットボール分析は、統計学習、ゲーム理論、コンピュータビジョンの交差点における新たな発展と進歩を必要とする。
フットボール分析は、サッカー自体のゲームを変えるだけでなく、この領域がAIの分野で何を意味するのかという観点からも、非常に価値の高いゲームチェンジャーであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T10:26:02Z) - Is the Most Accurate AI the Best Teammate? Optimizing AI for Teamwork [54.309495231017344]
AIシステムは人間中心の方法でトレーニングされ、チームのパフォーマンスに直接最適化されるべきである、と私たちは主張する。
我々は,AIレコメンデーションを受け入れるか,あるいはタスク自体を解決するかを選択する,特定のタイプのAIチームを提案する。
実世界の高精度データセット上での線形モデルと非線形モデルによる実験は、AIが最も正確であることは、最高のチームパフォーマンスに繋がらないことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-27T19:06:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。