عندما تجتمع التكنولوجيا في العمل .. كيف تدخل الذكاء الاصطناعي إلى الملاعب؟ | تكنولوجيا

أصبحت الذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر التقنيات كفاءة للتغيير في مجالات مختلفة ، لأنها إصلاح الرعاية الصحية وصناعة التمويل.

في صناعة الرياضة ، ظهر الذكاء الاصطناعي كأداة قوية ، من خلال توفير الفرصة لتحسين الأداء وتحسين استراتيجيات الوقاية من الإصابات ، ولتحسين عملية صنع القرار بطرق لم تكن متوفرة من قبل.

أصبح الاعتماد على التحليل الرقمي والأجهزة الذكية جزءًا أساسيًا من خطط الرياضيين والمدربين.

أدى استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرياضة إلى تغيير في الطريقة التي يتعامل بها الرياضيون والمدربون والمؤسسات الرياضية مع التدريب واستراتيجية اللعبة وإدارة الرياضيين.

شهد السوق العالمي للذكاء الاصطناعي نمواً كبيراً ، لأنه من المتوقع أن يرتفع من 2.1 مليار دولار في عام 2020 إلى ما يقدر بنحو 16.7 مليار دولار بحلول عام 2030.

عندما تلتقي التكنولوجيا الرياضة

لم تعد الرياضة مجرد منافسة بين اللاعبين في الميدان ، بل هو مجال جديد يزدهر فيه التعاون بين المهارات البشرية والتكنولوجيا الحديثة.

تتم استعادة تقنيات الذكاء الاصطناعي والأجهزة المحمولة لتشكيل طريقة تدريب وأداء وحتى لحماية اللاعبين من الإصابات.

تجاوزت تقنيات رؤية الكمبيوتر المتقدمة والتحليلات التنبؤية الطرق التقليدية للرياضيين المتابعة.

من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات التي يتم إنشاؤها أثناء التدريب والمنافسة ، تحدد أنظمة الذكاء الاصطناعي أنماطًا وتقدم رؤى يمكن أن يكون الناس صعبة.

يتم استخدامه الآن من قبل تقنية التحليل بالذكاء الاصطناعي المدعوم -لتقييم موقف اللاعبين والأنماط التكتيكية والقرارات في الوقت الفعلي.

يمكن للذكاء الاصطناعي ، من خلال نماذج التعلم الآلية ، تحليل البيانات الحيوية وتحديد الأنماط الدقيقة التي تشير إلى حساسية العدوى.

تم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لاتخاذ القرارات التكتيكية وصياغة استراتيجيات اللعبة ، لأن سرعة اتخاذ القرار ودقتها هي فرق كبير بين الفوز والخسارة.

تعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات التاريخية في الوقت الفعلي لتزويد المدربين برؤى استراتيجية خلال المسابقات.

تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل الاتجاهات من المعارضين ، مما يسمح للفرق بضبط استراتيجياتها الديناميكية والاستجابة للتطورات داخل اللعبة.

يساعد الذكاء الاصطناعي على تحديد المواهب واختيارها ، لأنه يمكن أن يحددها بموضوعية من خلال تحليل أهم معايير الأداء والنمذجة الإحصائية التي تتنبأ بإمكانات الرياضي في المستقبل.

تحليل الأداء الرياضي

يمكن أن تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي الأداء وتحديد نقاط القوة والضعف ، اعتمادًا على البيانات التي توفرها الأجهزة المحمولة فيما يتعلق بحركة اللاعبين ، وسرعة معدل ضربات القلب والجهود.

تقوم الخوارزميات بتحليل البيانات بطرق تتجاوز الطرق التقليدية فيما يتعلق بدقة متابعة وقياس الأداء الرياضي.

إن الذكاء الاصطناعي مفيد في تحسين موقف اللاعب والحركة التالية ، لأن الأنظمة تستخدم لتحسين المراجعات من خلال تقديم تحليلات حركة مفصلة مقارنة بما كان ممكنًا من خلال الملاحظة اليدوية.

تكتشف تكنولوجيا استقبال الحركة اختلافات دقيقة في حيوية الرياضيين ، والتي لها آثار في تحسين الأداء الفردي ومنع الإصابات.

يمكن للمدربين إنشاء ملف أداء واسع النطاق يساعد على الجمع بين القرار من خلال الجمع بين تحليل الفيديو والبيانات الفسيولوجية ونماذج التعلم المتعمقة.

أجهزة الاستشعار المحمولة – بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي – تقدم ملاحظات فورية ، مما يسمح للمدربين بتغيير أنظمة التدريب خلال الجلسات.

يتم استخدام نظام رؤية الكمبيوتر Hawk-Eye لمتابعة Balpad بصريًا وعرض حساب للرقم الأكثر احصائيًا على الأرجح كصورة متحركة.

يستخدم هذا النظام في أكثر من 20 رياضة رئيسية ، بما في ذلك لعبة الكريكيت والتنس وكرة القدم والكرة الطائرة.

في حين يتم استخدام تطبيق Impact Impact في Homecourt الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء اللاعبين من خلال إعطاء رؤى حول دقة الرصاص والسرعة والمروحية.

التنبؤ ومنع الإصابات

يتمتع الذكاء الاصطناعي بتقدم كبير في مجال الجروح الرياضية ، لأن الأنظمة تتنبأ بجروح محتملة من خلال تحليل البيانات الحيوية والفسيولوجية التي تتجاوز القدرات البشرية.

تتبع التكنولوجيا المحمولة مع الذكاء الاصطناعي أنماط الرياضيين وتحدد الانحرافات التي تشير إلى الإصابات المحتملة.

تولد الأنظمة تحذيرات مبكرة من الإصابات الوشيكة المرتبطة بالتعب والإجهاد بسبب تحليل البيانات وأنماط النوم وأوقات الاسترداد.

تحدد نماذج التنبؤ ، عندما تكون مرتبطة بالبيانات الحيوية من أجهزة استشعار محمولة ، التغييرات الدقيقة في حركة الرياضيين ، والتي تسبق الإصابة غالبًا.

تستخدم بعض أندية كرة القدم الأوروبية هذه التقنيات لتقليل وقت الغياب في الملاعب ، ويشمل ذلك أداة “Zone 7” (Zone7) ، والتي توفر توقعات يومية لإمكانية الإصابة ، مما يسمح للرياضيين بتحقيق الأهداف وفي الوقت نفسه تقليل خطر الإصابة بالالتهابات.

إستراتيجية اللعبة والدريب

يحلل الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من بيانات اللعبة في الوقت الفعلي ، مما يجعلها أداة مفيدة في استراتيجية اللعبة والتدريب.

يمكن لتطوير نماذج التعلم العميق ، والتي يمكن أن تحلل استراتيجيات الخصم ، التنبؤ بنتائج اللعبة وتقديم توصيات تكتيكية عند إنشاء ثورة في طريقة التدريب في جميع الألعاب الرياضية.

تتنبأ هذه الأنظمة بحركات السلطات بناءً على البيانات التاريخية ، بحيث يمكن للفرق ضبط استراتيجياتها بطريقة ديناميكية.

تحدد التكنولوجيا أيضًا الأنماط التي يصعب اكتشاف المحللين البشريين في الوقت الفعلي.

ومن الأمثلة على ذلك كرة القدم ، حيث تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مثل “Statsports” و “Catapult” ، الأجهزة المحمولة للتحقق من المنتج المادي للاعبين أثناء أوجه التشابه ودمج هذه البيانات مع تحليل الفيديو لتقديم رؤى تكتيكية واسعة النطاق.

تساعد هذه الأنظمة المدربين في مفتاح الوقت الفعلي بناءً على مستويات التعب والأداء ، مما يضمن كفاءة أفضل فريق خلال المسابقة.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم تشكيلات الفريق بأكملها وتحديد نقاط الضعف في التكوينات الدفاعية للمعارضين.

تمكنت الذكاء الاصطناعي من تغيير تحليل الفيديو من خلال الأتمتة لمعرفة الأنماط ، لتقليل الوقت اللازم لمعالجة كميات كبيرة من التسجيلات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لموظفي التدريب الفعلي.

تحديد واختيار المواهب

لقد غيرت الذكاء الاصطناعي أيضًا عملية تحديد المواهب بشكل كبير ، وخاصة في الرياضة التي تعتمد بشكل كبير على معايير الأداء الإحصائية.

تم تعزيز طرق الكشف التقليدية لأنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد المواهب المحتملة على أساس التقييمات الذاتية وأداء اللاعبين.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد اللاعبين الشباب الواعدين من خلال تحليل بيانات الأداء من خلال سلسلة من المعايير ، بما في ذلك السرعة والمرونة ودقة التمرير واتخاذ القرارات.

أصبحت منصات الذكاء الاصطناعي ، مثل “Hudl” و “Pro Football Focus” ، أدوات أساسية للمدربين والمحللين في تقييم إمكانيات الاختيار.

توفر هذه الأنظمة رؤى حول نقاط القوة والضعف لدى اللاعبين من خلال تحليل صور الفيديو والبيانات الإحصائية ، مما يساعد على الفرق في اتخاذ قرارات اختيار أكثر دقة.

التحديات

يواجه دمج الذكاء الاصطناعي في الرياضة الصعوبات ، وأهمها الطبيعة الغامضة للعديد من النماذج ، والتي تحد من القدرة على شرحها.

يمكن أن تقدم الخوارزميات تنبؤات وتوصيات ، لكن المنطق وراء هذه التوصيات غالبًا ما يكون غامضًا ، مما يؤدي إلى صعوبات في اكتساب ثقة المدربين والمهنيين الطبيين.

يتردد المدربون في الاعتماد على توصيات الإصابات دون فهم واضح للعوامل الأساسية التي تؤثر على التنبؤات.

هناك أيضًا مخاوف أخلاقية ، خاصة في مجال خصوصية البيانات وإمكانية استبدال الذكاء الاصطناعي بالقرارات البشرية -البشر.

مع استمرار أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرياضة في جمع كميات كبيرة من البيانات الشخصية ، تزداد أهمية الأسئلة حول الموافقة وحماية البيانات.

تدور المناقشة أيضًا حول ما إذا كان ينبغي أن يكمل الذكاء الاصطناعي أو يحل محل التقدير الإنساني في المجالات ، مثل تدريب اللاعبين وإدارته.

يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى قيمة ، لكن خطر الاعتماد المفرط عليه يمكن أن يقوض العنصر البشري في الرياضة ، والذي يتميز بالحدس والخبرة والإبداع.

في الختام ، يوفر دمج الذكاء الاصطناعي في الرياضة إمكانات كبيرة في مجالات مختلفة ، من تحليل الأداء ، والوقاية من الإصابات إلى استراتيجية اللعبة وتحديد المواهب.

تستعيد تقنيات الذكاء الاصطناعي طريقة تدريب الرياضيين ، ووضع الاستراتيجيات وإدارة منظمات المواهب.

بالنظر إلى المستقبل ، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على تحقيق ثورة في الرياضة بطريقة تحسن فوائدها التكنولوجية وقيم العدالة والشفافية والكرامة البشرية التي هي في قلب المنافسة الرياضية.