스마트 스웨트: Peloton의 AI는 홈 피트니스의 미래입니다.

운동 산업은 AI에 큰 베팅을 하고 있습니다. 기계를 위해 땀을 흘릴 준비가 되셨습니까?

펠로톤 가이드

AI는 피트니스의 미래를 주도하고 있으며, Peloton과 같은 회사는 이 기술을 활용하여 제품을 개선하고 사용자 경험을 개선하고 있습니다. 그러나 AI와 데이터는 재택 및 커넥티드 피트니스의 미래에서 어떤 역할을 하게 되며, 점점 더 환경을 형성할 수 있을까요?

Peloton Guide (Peloton의 첫 번째 커넥티드 스트렝스 디바이스)는 좋은 사례 연구입니다. 컴퓨터 비전과 머신 러닝 기술을 사용하여 집에서 집중적이고 균형 잡힌 교육 경험을 제공합니다. Guide의 Movement Tracker는 사용자의 활동을 인식하여 강사의 신호를 따라갈 수 있도록 격려하고 동기를 부여할 수 있습니다.

AI는 이제 Peloton 및 기타 많은 주요 홈 운동 브랜드의 핵심 테넌트입니다. 스마트 커넥티드 홈 피트니스의 미래에 대한 통찰력(그리고 기계의 위안이 되는 찌르기에 우리가 얼마나 부끄러움을 느낄지에 대한 더 깊은 이해를 위해)을 위해 Peloton의 인공 지능 및 컴퓨터 비전 부사장인 Sanjay Nichani에게 연락했습니다.

GN: 시장 전반에서 AI와 피트니스가 교차하는 지점은 어디입니까?

Sanjay Nichani: AI가 점점 더 소비자와 소비자의 경험과 피트니스와 교차하는 것을 보고 있기 때문에 좋은 질문입니다. AI는 Peloton에서 계속 활용하고 있는 분야이며, 계속해서 연구를 수행하고, 제품을 테스트하고, 회원을 포함한 더 많은 사람들과 대화를 나눔에 따라 AI가 가정에서의 피트니스 경험을 개선할 수 있는 추가 방법을 찾을 수 있습니다. 구체적으로 AI는 피트니스 시장 내에서 편의성, 책임감, 동기 부여, 교육, 게임화, 경쟁, 협업 및 사회적 연결을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다.

GN: Peloton의 AI 개발 이력을 설명해 주시겠습니까? 언제부터 우선순위가 되었으며, 어떻게 중요성이 커졌습니까?

Sanjay Nichani: 우리는 항상 Peloton 경험을 향상시키기 위해 노력하고 있기 때문에 최신 기술로 작업하는 것이 항상 최우선 과제입니다. 우리는 몇 년 동안 AI와 함께 일해 왔으며, 물론 수업 추천 시스템부터 시작했습니다. AI가 Peloton Guide의 첫 번째 커넥티드 스트렝스 제품이기 때문에 Peloton Guide의 중심 무대를 차지하는 것을 실제로 볼 수 있습니다. AI는 강사 옆 화면에서 자신을 볼 수 있는 셀프 모드, 강사를 따라 따라가면 크레딧을 제공하는 움직임 추적기, 모든 근육 그룹을 균일하게 단련하고 있는지 확인하기 위해 수업 권장 사항을 제공하는 신체 활동과 같은 경험을 주도합니다. 

GN: 머신 비전은 Peloton의 제품을 어떻게 지원하고 있습니까? Guide 제품이 무엇인지, CV와 ML이 사용자 경험을 형성하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명해 주시겠습니까?

산제이 니차니(Sanjay Nichani): 펠로톤 가이드( Peloton Guide)는 모든 TV에 연결하여 가정에서 가장 큰 화면을 인터랙티브 개인 트레이닝 스튜디오로 탈바꿈시킵니다. 일단 연결되면 회원은 덤벨과 체중을 사용하는 다양한 재미있으면서도 강렬한 수업과 프로그램을 이끄는 Peloton의 세계적 수준의 강사를 이용할 수 있습니다. 회원과 전문가들이 지표에서 동기를 부여받는다고 말했기 때문에 Guide의 움직임 추적기에 AI를 사용하고 있습니다.

Guide의 Movement Tracker가 Computer Vision 활동 인식 기술을 사용하여 강사를 따라가고 수업 내내 각 동작을 완료할 때 회원의 활동을 인식하는 것을 보는 것은 정말 멋진 일입니다. 예를 들어, 수업 중에 강사는 30초 동안 이두박근 컬 또는 45초 동안 스쿼트와 같은 다양한 동작을 통해 회원을 코칭하는 계획을 세울 것입니다. Guide는 회원들이 강사의 신호를 따라갈 수 있도록 동기를 부여하기 위해 회원들에 대한 활동과 지표에 기반한 책임을 인식하고 있습니다. 또한 카메라가 자동으로 운동하는 회원을 이동시키고 확대/축소하는 Guide의 스마트 프레임 기술인 셀프 모드를 사용하면 화면에서 자신을 보고 자신의 양식을 강사의 양식과 비교할 수 있습니다. 

Peloton Guide는 또한 Body Activity라는 새로운 기능으로 최근에 작업한 회원들의 근육 그룹을 보여줍니다. 이 기능을 통해 Peloton은 회원이 보다 균형 잡힌 훈련 경험을 할 수 있도록 한동안 훈련하지 않은 근육 그룹에 초점을 맞춘 수업을 추천할 것입니다.

GN: 고객 반응에서 흥미로운 교훈이나 통찰력이 있었나요? 사용자 경험과 관련된 예상치 못한 결과를 기반으로 어떤 식으로든 경로를 변경했습니까?

Sanjay Nichani: 다양한 사용자 및 현장 테스트 시도에서 한 가지 흥미로운 통찰력은 감지된 사람 주위에 바운딩 박스를 두는 것의 가치였습니다. 이를 통해 회원과 가이드의 강력한 연결이 확립되었습니다(가이드가 회원을 감지하여 "보았고" 이제 잠겨 있다는 증거). 이 간단한 시각적 피드백은 너무 바쁘고 산만하거나, 운동 경험을 방해하거나, 아무 것도 표시되지 않는 다른 쪽 끝으로 스윙하여 사용자가 단절된 느낌을 받는 골격 포즈를 표시하는 것보다 훨씬 더 가치가 있었습니다.) 

처음부터 데이터 기반 통찰력은 회사 문화뿐만 아니라 우리가 생산하는 제품에 반영되었습니다. 예를 들어, 우리의 강점 인간 코치 없이 집에서 편안하게 체육관 경험을 만드는 회원은 스스로에게 책임을 지지 않을 수 있습니다. 우리가 자주 이야기를 나눈 회원들과 전문가들은 지표에서 얻는 작은 피드백과 동기 부여가 그들을 계속 나아가게 하는 원동력이라고 말합니다(예: 지난주에 x번을 했는데 이번 주에 숫자가 올랐습니다). 이것은 전적으로 최첨단 AI 기술인 Guide's Movement Tracker의 결과입니다. 

당사의 AI 팀은 고객의 요구와 피드백이 제품 계획 및 평가에 통합되도록 합니다. 우리는 시스템 엔지니어링, UI/UX 디자인, 사용자 연구, QA, 필드 테스팅 등 여러 다른 부서와 협력하여 제품 내에서 AI를 구현하는 방식이 소비자의 요구를 직접 해결하는지 확인합니다. 

GN: 홈 피트니스의 미래는 어떤 모습일까요(Peloton과 그 이후)? AI와 MV는 이러한 경험을 형성하는 데 어떻게 도움이 되나요?

산제이 니차니(Sanjay Nichani): 솔직히 말씀드리자면, 저희는 AI  기술이 피트니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 수박 겉핥기만 하고 있습니다. 

당사의 AI 팀은 고객의 요구와 피드백이 제품 계획 및 평가에 통합되도록 합니다. 우리는 시스템 엔지니어링, UI/UX 디자인, 사용자 연구, QA, 필드 테스팅 등 여러 다른 부서와 협력하여 제품 내에서 AI를 구현하는 방식이 소비자의 요구를 직접 해결하는지 확인합니다. 

우리는 CV 및 ML 도구를 최적화하고 다양화하여 피트니스를 연습하는 새롭고 안전하며 재미있는 방법을 안내하는 최고 수준의 다기능 팀을 보유하고 있습니다. 

또한 CV 및 ML이 보다 개인화된 콘텐츠를 만들거나 실시간 피드백을 제공하는 데 도움이 될 수 있는 미래를 볼 수 있습니다. 이 기술에는 많은 잠재력이 있으며, Peloton은 실험을 계속할 것입니다. 

첫째 날부터 가이드는 정말 색다르고 동기를 부여하는 근력 경험을 제공할 것입니다. 하지만 Guide는 CV와 ML을 기반으로 하기 때문에 더 많은 기능, 연습 및 규율을 통해 제품을 계속 반복하고 더 강력하게 만들 수 있는 기회가 있습니다. 현장 테스트를 계속 진행하고 있으며 Guide를 계속 업데이트할 계획입니다.