کاربرد هوش مصنوعی در ورزش

زمان مطالعه: 19 دقیقه

کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش نشان می‌دهند که این فناوری در تصمیم‌گیری‌ها، تمرین‌ها و حتی تجربه تماشای مسابقات جای خود را پیدا کرده است. در واقع استفاده از داده‌های پیچیده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بینش‌های تحلیلی، به مربیان کمک می‌کند تصمیمات لحظه‌ای بهتری بگیرند و حتی بازیکنان عملکرد خود را دقیق‌تر تحلیل کنند.

حضور هوش مصنوعی در ورزش، سرعت و دقت را افزایش داده است و حتی می‌تواند افق‌های تازه‌ای را در کاهش آسیب‌دیدگی و بهبود تجربه هواداری باز کند. با اینکه مزایای ai در حوزه ورزش زیاد است، اما بیشتر افراد با این سوال مواجه می‌شوند که آیا ما برای واگذاری بخشی از تصمیم‌گیری‌های ورزشی به ماشین‌ها آماده‌ایم؟ اعتماد به یک سیستم هوشمند چقدر قابل‌اتکا و قابل‌قبول است؟

در ادامه این مقاله، ابتدا با مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش آشنا می‌شوید و سپس به سراغ بررسی عوامل موثر بر رشد بازار هوش مصنوعی در این صنعت می‌رویم. همچنین در نهایت چالش‌ها و موانع فعلی را بررسی می‌کنیم و نگاهی واقع‌بینانه و آینده‌نگر به افق‌های پیش روی AI در دنیای ورزش می‌اندازیم.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت ورزش

شاید تصور کنید که ورود هوش مصنوعی به حوزه ورزش تنها به بخش تحلیل آمار و ارقام خلاصه می‌شود، اما باید بدانید که کاربردهای این فناوری بیشتر از آن چیزی است که فکر می‌کنید. در حال حاضر این فناوری نقش بسیار مهمی در تصمیم‌گیری‌های کلان، طراحی استراتژی‌های دقیق و حتی تجربه تماشای مسابقات برای هواداران دارد. در ادامه با ما همراه باشید تا مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش را مورد بررسی قرار دهیم و شما را بهترین نمونه آن‌ها آشنا کنیم:

1. بهبود عملکرد بازیکنان با استفاده از هوش مصنوعی

مدت بسیار زیادی است که مربیان برای بهینه‌سازی عملکرد بازیکنان از علم داده کمک می‌گیرند، اما در حال حاضر هوش مصنوعی این روند را به سطح جدیدی رسانده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مربیان کمک می‌کنند تا نقاط قوت و ضعف بازیکنان را بهتر بشناسند و در هنگام مسابقه هم بتوانند تصمیمات لحظه‌ای و موثرتری بگیرند.

همچنین تکنولوژی‌های پوشیدنی (Wearables) اطلاعات دقیق‌تری از بدن ورزشکار را در اختیار مربیان و آنالیزورها قرار می‌دهد. این ابزارها می‌توانند فشار عضلات، ریتم قلب، مصرف انرژی و حتی الگوهای خواب را بررسی کنند. در نهایت مربیان می‌توانند به کمک این اطلاعات از آسیب‌های جدی پیشگیری کنند و برنامه تمرینی شخصی‌سازی‌شده‌تری را به بازیکنان ارائه دهند.

2. استفاده از هوش مصنوعی برای داوری هوشمند (AI Refereeing)

تصمیمات داوران همواره یکی از نقاط بحث‌برانگیز در مسابقات ورزشی بوده است، اما اکنون می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی، تصمیماتی بسیار دقیق‌تر، سریع‌تر و بی‌طرفانه‌تر اتخاذ کنید. به‌عنوان‌مثال، در ورزش تنیس از دوربین‌های پرسرعت برای تشخیص «تو یا بیرون بودن» توپ استفاده می‌شود. همچنین در ورزش کریکت، فناوری Hawk-Eye به داور کمک می‌کند که تشخیص صحیح «LBW» یا برخورد توپ به پای بازیکن را تشخیص دهد.

در فوتبال هم سیستم‌هایی مشابهی برای تشخیص گل بودن توپ یا موقعیت آفساید توسعه یافته‌اند. این فناوری‌ها دقت را افزایش می‌دهند و حتی اعتماد تماشاگران و بازیکنان به عدالت مسابقه را هم تقویت می‌کنند.

3. افزایش تعامل هواداران از طریق فناوری هوش مصنوعی

یکی از جذاب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش، افزایش تعامل هواداران و ارائه تجربه جدید به آن‌ها است. در  گذشته تماشای مسابقات برای هواداران، فقط به دیدن بازی از قاب تلویزیون محدود می‌شد، اما در حال حاضر ترکیب هوش مصنوعی با واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)، فصل جدیدی از تعامل هوادار با مسابقه را رقم زده است.

به‌عنوان مثال، همکاری Infosys با فدراسیون تنیس فرانسه، تجربه‌ای نوین خلق کرده است که در آن تماشاگر می‌تواند با دوربین گوشی خود یک زمین مجازی تنیس را روی سطحی مسطح بازسازی کند و اطلاعاتی مانند مسیر توپ، نحوه ضربه‌زدن و موقعیت بازیکنان را به‌صورت تعاملی ببیند. چنین فناوری‌هایی باعث شده‌اند تا تماشای مسابقه به تجربه‌ای شخصی‌تر، تعاملی‌تر و غنی‌تر تبدیل شود.

4. تحلیل پیش‌بینانه و هوشمندسازی بلیت‌فروشی

تجربه ناخوشایند ورود هواداران به ورزشگاه‌ها (مانند صف‌های طولانی، اختلال در صدور بلیت یا شناسایی مخاطب)، یکی از مشکلات رایج در رویدادهای ورزشی به شمار می‌آید. باشگاه‌هایی مانند Columbus Crew توانسته‌اند با استفاده از هوش مصنوعی و تکنولوژی تشخیص چهره، فرایند ورود را به شکل چشمگیری بهینه‌سازی کنند.

در واقع هوادار بدون نیاز به ارائه بلیط و تنها با اسکن چهره وارد ورزشگاه می‌شود. این امر سرعت ورود را بالا می‌برد و حتی در دنیای پساکرونا به رعایت فاصله‌گذاری هم کمک می‌کند. همچنین، سیستم‌های پیش‌بینی می‌توانند با تحلیل داده‌های قبلی، زمان‌های پربازدید و میزان استقبال تماشاگران را تخمین بزنند. این موضوع به باشگاه‌ها کمک می‌کند تا موجودی غذا، نوشیدنی و محصولات هواداری را بهتر مدیریت کنند و تجربه حضور در استادیوم را ارتقا دهند.

5. شناسایی استعدادها و جذب بازیکنان با هوش مصنوعی

اگر دنیای ورزش را با دقت دنبال کرده باشید، به‌خوبی می‌دانید که در این حوزه هر حرکت، پاس یا گل در پایگاه داده‌ای ذخیره می‌شود. هوش مصنوعی و بینایی ماشین می‌توانند این داده‌های عظیم را تحلیل کنند و الگوهای پنهانی که در عملکرد بازیکنان وجود دارد را نشان دهند. در واقع باشگاه‌ها می‌توانند با اطمینان بیشتری بازیکنان مستعد را شناسایی و جذب کنند.

همچنین این فناوری می‌تواند به مدل‌سازی عملکرد آینده بازیکنان کمک کند. در واقع تیم‌ها با اطمینان بیشتری سرمایه‌گذاری خود را انجام می‌دهند و بازیکنانی را که رشد داده‌اند، در آینده با سود قابل‌توجهی به فروش می‌رسانند.

6. طراحی برنامه تمرین و رژیم غذایی شخصی‌سازی‌شده برای ورزشکاران

یکی دیگر از دغدغه‌های بسیار مهم مربیان و کادر فنی این است که بازیکنان را در شرایط ایده‌آل جسمی و ذهنی نگه دارند. ازآنجایی‌که کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش به طراحی برنامه تمرین و رژیم غذایی شخصی‌سازی رسیده است، می‌توانید به کمک آن دغدغه مهم مربیان را برطرف کنید. 

در واقع می‌توانید به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای هر بازیکن یک برنامه تمرینی دقیق و ویژه‌ای طراحی کنید که بر اساس شرایط فیزیکی، نوع ورزش، نقاط ضعف و سوابق آسیب‌دیدگی تنظیم شده باشد. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند رژیم غذایی شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهد که به طور روزانه بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده از وضعیت جسمی ورزشکار، فعالیت‌های روزانه، کالری مصرف‌شده و الگوهای خواب تنظیم شود. به‌طورکلی این فناوری می‌تواند عملکرد بازیکن را ارتقا دهد و به پیشگیری از فرسودگی و آسیب‌های مزمن هم کمک کند.

7. پیش‌بینی نتایج مسابقات با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند

پیش‌بینی نتیجه بازی‌ها یکی از پرچالش‌ترین حوزه‌هایی است که تحلیل‌گران و هواداران با آن مواجه می‌شوند. البته هوش مصنوعی می‌تواند برخلاف انسان‌ها حجم عظیمی از داده‌های آماری را در زمان کوتاه پردازش کند.

به‌عنوان‌مثال، الگوریتم‌ها می‌توانند با تحلیل تعداد پاس‌ها، شکل‌گیری آرایش تیمی، خلق موقعیت، مالکیت توپ و پاس‌های کلیدی، احتمال برد، باخت یا مساوی یک تیم را با دقت بالاتری پیش‌بینی کنند. این اطلاعات برای شرط‌بندان حرفه‌ای کاربرد دارد و مربیان و آنالیزورها هم می‌توانند از آن برای طراحی استراتژی استفاده کنند.

8. روزنامه‌نگاری ورزشی خودکار با کمک هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند وارد عرصه تولید خودکار محتوا شود و گزارش‌های خبری، خلاصه بازی‌ها و حتی ویدئوهای برجسته را بدون دخالت انسانی تهیه کند. ابزارهایی مانند Wordsmith، می‌توانند داده‌های یک رویداد ورزشی را تحلیل و گزارش‌هایی تولید کنند که هم از نظر ساختار زبانی و هم سبک نگارش با استانداردهای روزنامه‌نگاری حرفه‌ای همخوانی دارند. این فناوری به رسانه‌ها کمک می‌کند تا در کوتاه‌ترین زمان، بیشترین پوشش ممکن را از رویدادها ارائه دهند.

9. بهینه‌سازی تبلیغات ورزشی با کمک AI

تبلیغات یکی از منابع درآمد اصلی در صنعت ورزش است. در واقع برندها به دنبال لحظات خاصی مانند مسابقات ورزشی هستند که بتوانند پیام خود را در زمان و مکان درست به مخاطب منتقل کنند. هوش مصنوعی می‌تواند این فرصت‌ها را به‌دقت شناسایی کند.

برای مثال، در مسابقات تنیس ویمبلدون ۲۰۱۷، فناوری IBM Watson با تحلیل واکنش تماشاگران، زبان مفسران و حرکات بازیکنان، لحظات اوج هیجان را شناسایی کرد و بر اساس آن، پیشنهاداتی برای نمایش تبلیغات ارائه داد. این کار باعث شد تبلیغات در لحظه‌هایی پخش شوند که بیشترین درگیری احساسی با مخاطب وجود دارد.

10. ارتقا پخش زنده و استریم مسابقات با فناوری هوش مصنوعی

با وجود اینکه بسیاری از هواداران همچنان علاقه‌مند به حضور در ورزشگاه هستند، اما واقعیت این است که بیشتر مخاطبان مسابقات را از طریق تلویزیون یا پلتفرم‌های آنلاین دنبال می‌کنند. در این حوزه، هوش مصنوعی می‌تواند نقش حیاتی ایفا کند.

این فناوری می‌تواند به‌صورت خودکار بهترین زاویه دوربین را انتخاب کند و با این کار بازپخش‌های دقیق‌تر ارائه دهد. همچنین می‌تواند آمار لحظه‌ای را در اختیار مفسران قرار دهد و حتی بر اساس زبان و علایق مخاطب، گرافیک و اطلاعات سفارشی‌سازی‌شده نمایش دهد. به‌طورکلی استفاده از هوش مصنوعی در پخش زنده، باعث تجربه‌ای روان‌تر، جذاب‌تر و تعاملی‌تر برای تماشاگر می‌شود.

11. تحلیل پیشرفته داده‌های پوشیدنی با هوش مصنوعی

کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش و تاثیر آن بر دستگاه‌های پوشیدنی باعث شده است که استفاده از داده‌ها و اطلاعات سریع‌تر و راحت‌تر باشد. دستگاه‌های پوشیدنی مدرن مانند GPS vests، EMG sensors، SpO2 trackers و حتی سنسورهای الکترودرمال (EDA)، اطلاعات بسیار دقیق و متنوعی از حرکات، فشار عضلات، استرس، ضربان قلب، اکسیژن خون، سرعت و جهش‌ها ارائه می‌دهند. البته نکته کلیدی اینجاست که بدون هوش مصنوعی، این حجم از داده‌ها عملا بی‌استفاده‌ هستند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند این داده‌ها را در لحظه تحلیل کنند و با کشف الگوهای پنهان، خروجی‌هایی ارائه دهند که برای مربیان، بازیکنان و متخصصان عملکرد، قابل اقدام و تصمیم‌گیری باشد.

12. استفاده از سنسورهای تخصصی در پا و ساق برای تحلیل مهارت‌های تکنیکی

یکی از نوآوری‌های هیجان‌انگیز در ورزش‌هایی مانند فوتبال، استفاده از سنسورهای متصل به پا یا ساق است. این ابزارها می‌توانند عملکرد فنی بازیکن ( شوت‌ها، پاس‌ها، لمس‌های توپ، دریبل‌ها، سرعت ضربه و حتی موقعیت توپ نسبت به بازیکن) را به‌صورت دقیق ثبت و تحلیل کنند.

برای مثال، ابزارهایی مانند Footbar، Zepp، Next11، Jogo و Playermaker، داده‌هایی تولید می‌کنند که در کنار هوش مصنوعی می‌توانند مدل‌سازی مهارت‌های تکنیکی بازیکن را انجام دهند و سپس نقاط قابل بهبود را مشخص کنند. در گذشته چنین سطحی از شخصی‌سازی در اختیار بازیکنان آماتور نبود، اما حالا حتی در تمرینات فردی قابل استفاده است.

13. دوربین‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل تصویری دقیق

دوربین‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی مانند TRACAB و Hawk-Eye، برخلاف دستگاه‌های پوشیدنی نیازی به اتصال مستقیم به بازیکن ندارند. این سیستم‌ها می‌توانند با استفاده از بینایی ماشین و پردازش تصویر حرکت بازیکنان و توپ را در زمین ردیابی کنند و داده‌هایی مانند heatmap (نقشه حرارتی)، مسیرهای حرکتی، موقعیت‌ها و تعامل بازیکنان را در سطح میلی‌متری ثبت کنند.

این داده‌ها هم در زمان واقعی به مربیان کمک می‌کنند و هم ابزار قدرتمندی برای آموزش‌های پس از بازی به شمار می‌آیند. برای مثال، در لیگ‌های برتر فوتبال یا تنیس، این سیستم‌ها تصمیمات داوری را پشتیبانی می‌کنند و حتی در تحلیل استراتژی تیمی، اصلاح تکنیک‌ها و طراحی تمرینات هدفمند هم نقش موثری دارند.

14. هوش مصنوعی در طراحی و تحلیل تاکتیکی تیم‌ها با داده‌های موقعیت‌یابی

یکی از پیشرفته‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل پویایی تیمی است. در واقع هوش مصنوعی می‌تواند به کمک داده‌های مکان‌یابی (مثلا از GPS vests یا دوربین‌های هوشمند)، نحوه شکل‌گیری آرایش تیم در فاز دفاع یا حمله را بررسی کند و تحلیل کاملی روی فاصله و ارتباط بین خطوط مختلف ارائه دهد. همچنین می‌تواند تشخیص دهد که چه الگوهایی از حرکت باعث ایجاد موقعیت گل شده‌اند.

این نوع تحلیل تاکتیکی، به مربیان کمک می‌کند که در طول بازی تصمیمات استراتژیک سریع‌تری بگیرند و در طول فصل، عملکرد تیم خود را به‌صورت هدفمند بهبود دهند.

15. توسعه داشبوردهای تحلیلی AI برای پایش عملکرد تیم و بازیکنان

شرکت‌هایی مانند STATSports داشبوردهای جامعی توسعه داده‌اند که داده‌های جمع‌آوری‌شده از بازیکنان را با هوش مصنوعی ترکیب می‌کند و تصویری واضح و قابل‌فهم از وضعیت تیم ارائه می‌دهند. در این داشبوردها، معیارهایی مانند سرعت حداکثر، تعداد اسپرینت‌ها، فاصله طی‌شده، شدت برخورد و سایر شاخص‌های کلیدی نمایش داده می‌شود. این اطلاعات به مربیان کمک می‌کند تا برنامه تمرینی یا ریکاوری بازیکنان را دقیق‌تر تنظیم کنند و از بار تمرینی بیش‌ازحد یا کم‌کاری جلوگیری شود.

16. پیش‌بینی و پیشگیری از آسیب‌دیدگی‌های ورزشی با کمک هوش مصنوعی

یکی دیگر از حیاتی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش، پیش‌بینی احتمال آسیب‌دیدگی قبل از وقوع آن است. الگوریتم‌های AI با تحلیل داده‌های فردی هر بازیکن (مانند سرعت، تعداد اسپرینت‌ها، تغییرات ناگهانی در فشار تمرینی یا فاصله دویدن نسبت به میانگین تاریخی) می‌توانند الگوهای خطر را تشخیص دهند.

برای مثال، احتمال دارد که افزایش ناگهانی در حجم تمرینات یا فشار وارده، نشانه‌ای از نزدیک شدن به نقطه آسیب باشد. در این شرایط، سیستم به مربی و تیم پزشکی هشدار می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه مانند تغییر در برنامه تمرینی یا زمان استراحت را اعمال کنند. این نوع پیشگیری فعالانه، می‌تواند هزینه‌های بلندمدت باشگاه‌ها و دوران دوری بازیکنان از میادین را به‌طور چشمگیری کاهش دهد.

17. شخصی‌سازی و بهینه‌سازی بازیابی پس از تمرین و مسابقه

بازیابی یا ریکاوری (Recovery) نقشی تعیین‌کننده‌ای در کیفیت تمرین و عملکرد آینده دارد. هوش مصنوعی با ترکیب داده‌های فیزیولوژیکی جمع‌آوری‌شده از ابزارهای پوشیدنی (مانند نرخ ضربان قلب، سطح اکسیژن خون، مراحل خواب، حرکت و حتی تنفس) می‌تواند برای هریک از بازیکن‌ها برنامه‌های بازیابی اختصاصی طراحی کند.

برای مثال، اگر داده‌ها نشان دهند که بازیکنی کیفیت خواب پایینی دارد یا وارد مراحل خواب عمیق نشده است، سیستم پیشنهاد می‌دهد که ریتم خواب اصلاح شود یا تکنیک‌های آرام‌سازی استفاده شود. در واقع  AI می‌تواند علاوه بر ثبت داده‌ها، آن‌ها را به اقدامات عملی برای بهبود عملکرد و سلامتی تبدیل کند.

18. ارتقا عملکرد فنی و جسمی بازیکنان با تحلیل داده‌های تخصصی ورزشی

هوش مصنوعی می‌تواند تمرینات را از «یکسان‌سازی برای همه» به برنامه‌های دقیق و شخصی‌سازی‌شده بر اساس نوع ورزش و موقعیت بازیکن در زمین تبدیل کند. برای مثال: در ورزش فوتبال، داده‌هایی مانند درصد پاس‌های موفق، گل‌های واقعی در مقابل گل‌های مورد انتظار (xG) و تعداد نبردهای برنده‌شده، می‌توانند مشخص کنند که کدام بازیکن در چه حوزه‌ای نیاز به تقویت دارد.

در بسکتبال هم دقت پرتاب، عملکرد دفاعی و میزان خستگی در طول مسابقه تحلیل می‌شود و سیستم می‌تواند تمریناتی برای افزایش استقامت یا بهبود تکنیک پرتاب پیشنهاد دهد. این نوع تحلیل به مربیان کمک می‌کند که تمرین‌ها را هدفمندتر، اثربخش‌تر و متناسب با نیاز فردی هر ورزشکار طراحی کنند.

19. طراحی استراتژی بازی و تصمیم‌گیری‌های تاکتیکی با استفاده از هوش مصنوعی

ورزش مدرن علاوه بر عملکرد بازیکنان، تمرکز زیادی روی برنامه‌ریزی تاکتیکی و تحلیل حریف دارد. هوش مصنوعی با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به تیم خودی و حریف، می‌تواند برای هر مسابقه یک نقشه بازی دقیق و داده‌محور ارائه دهد. از جمله داده‌هایی که AI در نظر می‌گیرد، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• سیستم بازی و آرایش تیم‌ها
• شدت پرس، نوع پوشش دفاعی (منطقه‌ای یا نفر به نفر)
• مناطق حمله، نقاط ضعف دفاعی
• عملکرد تیم در بازی‌های خانگی یا خارج از خانه
• واکنش‌ها به رویدادهای کلیدی (مانند گل زودهنگام)
• شاخص‌های دفاعی و هجومی مانند درصد مالکیت، پاس موفق، شوت، ریباند، توپ‌گیری، قطع توپ و…

20. تلفیق داده‌های چندمنبعی برای تصمیم‌گیری ترکیبی پزشکی، فنی و تاکتیکی

ادغام داده‌ها از منابع گوناگون (پوشیدنی‌ها، دوربین‌ها، آنالیز تاکتیکی و حتی وضعیت ذهنی) در یک مدل تصمیم‌گیری واحد، یکی دیگر از نوآوری‌های مهمی است که با کمک هوش مصنوعی تحقق پیدا کرد.

برای مثال، تصور کنید یک بازیکن آمادگی فیزیکی مناسبی دارد، اما داده‌های خواب او کاهش کیفیت نشان دهند. از طرف دیگر، آنالیز حریف نشان دهد که شدت درگیری فیزیکی بالایی دارد. در چنین حالتی سیستم می‌تواند پیشنهاد دهد که بازیکن به‌عنوان یار تعویضی استفاده شود (نه بازیکن اصلی). در گذشته چنین تصمیم‌سازی هوشمند چندوجهی غیرممکن بود، اما اکنون با کمک AI می‌توانید تصمیماتی بگیرید که همزمان جنبه‌های پزشکی، تاکتیکی و عملکردی را در نظر بگیرند.

عوامل مؤثر بر رشد بازار هوش مصنوعی در صنعت ورزش

بعد از اینکه با کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش آشنا شدید، باید با عوامل مهمی آشنا شوید که باعث رشد این فناوری و تاثیرگذاری آن بر رشته‌های مختلف ورزشی شده‌اند. در واقع رشد چشمگیر بازار ai در ورزش، نتیجه مجموعه‌ای از نیازهای فنی، تحلیلی و ارتباطی است که در سال‌های اخیر شدت گرفته‌اند. در ادامه، مهم‌ترین عوامل این رشد را معرفی می‌کنیم:

• افزایش تقاضا برای ردیابی و نظارت بر بازیکنان: باشگاه‌ها و مربیان به دنبال داده‌های دقیق‌تری برای بررسی عملکرد، پیشگیری از آسیب‌دیدگی و بهبود برنامه‌های تمرینی هستند. این نیاز با فناوری‌های AI و پوشیدنی به‌خوبی پاسخ داده شده است.
• رشد نیاز به تحلیل لحظه‌ای داده‌ها: در محیط‌های پرفشار ورزشی، تصمیم‌گیری سریع یک امر کلیدی است. هوش مصنوعی با تحلیل آنی داده‌ها، امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر را فراهم می‌کند.
• نیاز فزاینده به پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی نقش پررنگی در بهبود تصمیم‌گیری‌های ورزشی (از پیش‌بینی نتایج مسابقات گرفته تا تحلیل آماری عملکرد بازیکنان)، ایفا می‌کنند.
• استفاده از دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها برای تعامل با هواداران: باشگاه‌ها و پلتفرم‌های ورزشی از چت‌بات‌ها برای پاسخ‌گویی سریع، اطلاع‌رسانی و افزایش تعامل شخصی‌سازی‌شده با هواداران استفاده می‌کنند.
• رشد اپلیکیشن‌های موبایل ورزشی برای تماشا و تمرین: اپ‌هایی مانند ESPN و HomeCourt تجربه تماشای مسابقات و تمرین را متحول کرده‌اند و هوش مصنوعی نقش کلیدی در ارتقا کیفیت محتوا و آموزش‌های آن‌ها دارد.

چالش‌های پیش‌روی استفاده از هوش مصنوعی در ورزش

کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش تحولات بزرگی را به وجود آورده‌اند، اما باید بدانید که استفاده از این فناوری بدون چالش نیست. در واقع مسائل اخلاقی، فنی و امنیتی از جمله عواملی هستند که می‌توانند مانع از بهره‌برداری کامل و موثر از این فناوری شوند. در ادامه مهم‌ترین چالش‌هایی که در مسیر به‌کارگیری AI در ورزش را معرفی می‌کنیم:

ادغام با دانش انسانی

هرچند هوش مصنوعی توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها را دارد، اما تصمیم‌گیری نهایی در ورزش همچنان نیازمند تجربه و شهود انسانی است. گاهی اوقات مربیان و بازیکنان باید بر اساس حس بازی یا شرایط روانی تصمیمات مهمی بگیرند که هوش مصنوعی توانایی انجام این کار را ندارد. در واقع هماهنگ‌سازی بین تصمیمات انسانی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیازمند ظرافت و مدیریت دقیق است.

شفافیت در تصمیم‌گیری

معمولا الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق در بسیاری موارد مانند جعبه سیاه عمل می‌کنند. در واقع نمی‌توانید به‌طور دقیق مشخص کنید که تصمیم یا پیش‌بینی بر چه اساسی انجام شده است. این عدم شفافیت در برخی موارد مانند تعیین خطای بازیکن یا اتخاذ تصمیمات داوری، می‌تواند تبعات جدی و غیرقابل اعتماد به‌همراه داشته باشد.

تعصبات داده‌ای (Bias)

اگر داده‌های آموزشی AI تنها از گروه خاصی از بازیکنان یا سبک‌های بازی جمع‌آوری شده باشند، احتمالا نتایج حاصل نسبت به سایر بازیکنان ناعادلانه یا نادرست باشد. این موضوع باعث به وجود آمدن سوگیری در پیش‌بینی‌ها یا تحلیل‌ها می‌شود. همچنین این  موضوع در مورد بازیکنان جوان یا تازه‌وارد، دقت الگوریتم را کاهش می‌دهد.

امنیت و حریم خصوصی داده‌ها

هوش مصنوعی برای تحلیل عملکرد بازیکنان به اطلاعات بسیار دقیق و شخصی نیاز دارد. اگر این داده‌ها به درستی محافظت نشوند، می‌تواند باعث افشای اطلاعات حساس فیزیکی یا روانی ورزشکاران شود. همچنین، نبود چارچوب‌های قانونی مشخص درباره مالکیت و استفاده از داده‌ها، نگرانی‌ها را چند برابر کرده است.

نگاهی به آینده هوش مصنوعی در صنعت ورزش

بعد از بررسی دقیق کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش، رشد بی‌سابقه فناوری و افزایش دقت الگوریتم‌ها، می‌توان به این نتیجه رسید که آینده هوش مصنوعی در حوزه ورزش چشم‌اندازی هیجان‌انگیز و تحول‌سازی دارد. در ادامه شما را با مهم‌ترین روندهای آینده ai در حوزه ورزش آشنا می‌کنیم:

1. پیش‌بینی دقیق‌تر وقایع بازی: الگوریتم‌های پیشرفته می‌توانند با ترکیب داده‌های تاریخی، اثرات محیطی و تحلیل الگوهای رفتاری، حرکات بعدی تیم حریف یا رخدادهای احتمالی بازی را به‌صورت دقیق‌تری پیش‌بینی کنند. این موضوع به مربیان اجازه می‌دهد تا حتی در طول بازی، تصمیمات تاکتیکی هوشمندانه‌تری بگیرند.
2. رشد چشمگیر ارزش بازار AI در ورزش: برآوردها نشان می‌دهد که ارزش بازار هوش مصنوعی در صنعت ورزش تا سال ۲۰۳۰ به بیش از ۱۹ میلیارد دلار می‌رسد این رشد سریع، نشان‌دهنده تقاضای زیاد برای ابزارهای تحلیل، سلامت، پیش‌بینی و مدیریت تیم‌ها است.
3. تحول در پوشش رسانه‌ای با استفاده از ربات‌ها و AI: در آینده‌ای نزدیک، رسانه‌ها می‌توانند بدون اعزام تیم‌های فیزیکی و به کمک ربات‌ها و هوش مصنوعی، مسابقات را به‌صورت خودکار گزارش کنند. این تحول، سرعت و دقت انتشار محتوا را افزایش می‌دهد و تجربه هواداران را متحول می‌کند.
4. استفاده از واقعیت مجازی و افزوده برای تعامل با هواداران: فناوری‌های VR و AR در حال ورود گسترده به ورزش هستند. بازار جهانی واقعیت مجازی در ورزش تا سال ۲۰۳۱، به بیش از ۵۶ میلیارد دلار خواهد رسید. لیگ‌هایی مانند NFL و NBA و شبکه‌هایی مانند ESPN از این فناوری‌ها برای افزایش تعامل هواداران استفاده می‌کنند.
5. بهبود راهبردهای تیمی از طریق اشتراک‌گذاری داده: بازیکنان و مربیان می‌توانند با دسترسی به داده‌های لحظه‌ای، می‌توانند تصمیم‌گیری تاکتیکی را در جریان بازی هم انجام دهند. این اشتراک‌گذاری سریع اطلاعات، انسجام تیمی و تطبیق‌پذیری در برابر رقبا را به شکل چشم‌گیری بهبود می‌بخشد.

فوتبال چگونه از تکنولوژی بهره می‌برد؟

خلق محیط‌های آزمایشی که به انتقال تحقیقات هوش مصنوعی از آزمایشگاه‌ها به دنیای واقعی کمک کنند، امری چالش‌برانگیز است. کاربرد هوش مصنوعی در ورزش و بازی‌ها سابقه‌ای دیرینه دارد. عرصه‌ی ورزشی، فرصتی طلایی برای پژوهشگران هوش مصنوعی است و به عنوان محیطی چندعاملی و پویا، بستری آزمایشی فراهم می‌آورد که در آن، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند در اتخاذ تصمیمات پیچیده و فوری به انسان‌ها کمک کنند.

رشد پرسرعت داده‌های ورزشی در عصر حاضر، حاکی از این است که اکنون در برهه‌ای حیاتی برای حوزه‌ی تحلیل ورزشی قرار داریم. دسترسی به داده‌های ورزشی در کمیت‌ها و کیفیت‌های گوناگون به صورت فزاینده در حال افزایش است؛ روند تحولی این داده ها از آمار مربوط به بیس‌بال به سوی داده‌هایی دقیق‌تر، همچون اطلاعات جریان مسابقه (مثل تعداد پاس‌ها یا شوت‌ها که در حاشیه صفحه نوشته می‌شود)، موقعیت بازیکن گیرنده، یا داده‌های حاصل از سنسورهای بدنی، تغییر یافته است. با این حال، تنها چند سال است که حوزه‌ی تحلیل ورزشی برای درک تصمیمات و ارائه‌ی پیشنهادات به افراد از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی استفاده می‌کند. در مقاله‌ی قبلی که با همکاری باشگاه فوتبال لیورپول (LFC) انجام داده و در ژورنال JAIR منتشر کردیم، سعی کردیم با تکیه بر یادگیری آماری، درک ویدئویی و نظریه‌ی بازی، چشم‌انداز آینده‌ی تحلیل ورزشی را رسم کنیم. در این مقاله، نشان دادیم که فوتبال، بستری کوچک اما مفید برای مطالعات هوش مصنوعی به شمار می‌رود و در بلندمدت می‌تواند از طریق سیستم‌های کمک‌مربی ویدئویی خودکار (AVAC) به تصمیم‌گیران این حوزه کمک کند.

فوتبال: فرصتی طلایی برای هوش مصنوعی

فوتبال دیرتر از سایر ورزش‌ها شروع به جمع‌آوری گسترده‌ی داده‌ها کرد. این داده‌ها که به تحقق اهداف تحلیل علمی کمک می‌کنند، می‌توانند نقش مؤثری در پیشرفت بازی تیم‌ها داشته باشند. این موضوع از چند نظر قابل توجیه است؛ برجسته‌ترین دلیل این است که با توجه به بزرگ بودن زمین بازی، تحرک بالای بازی و مواردی از این دست، فوتبال، قابلیت کنترل‌پذیری کمتری دارد. شرایط و جریان غالب بر بازی هم عمدتاً بر افرادی که سابقه و تجارب خاص خود را دارند، بستگی دارد. در همین راستا می‌توان به مثال آریگو ساچی اشاره کرد، از مدیران و مربیان موفق فوتبال ایتالیا که خودش هیچ‌گاه در مستطیل سبز پا به توپ نشد. زمانی که ساچی در سال  1987، پست مربی‌گری میلان را بر عهده گرفت، به دلیل بی‌تجربگی موردانتقاد قرار گرفت؛ اما با این جمله‌ی مشهورش پاسخ منتقدان را داد: «نمی‌دانستم برای این‌که کسی سوارکار خوبی شود، اول باید اسب بوده باشد!»

تحلیل فوتبال، چالش‌های فراوانی دارد؛ چالش‌هایی که می‌توان به کمک تکنیک‌های گوناگون هوش مصنوعی در صدد رفعشان برآمد. این تکنیک‌ها برگرفته از یک علم میان‌رشته‌ای هستند که بر حوزه‌های بینایی کامپیوتری، یادگیری آماری و نظریه‌ی بازی تکیه دارند (تصویر 2). هرکدام از این حوزه‌ها به صورت جداگانه نیز نقش مفیدی در تحلیل فوتبال دارند؛ اما با ترکیب آن‌ها می‌توان به نتایجی بی‌سابقه دست یافت. همه‌ی بازیکنان باید به صورت پی‌درپی و در حضور بازیکنان دیگر (از تیم خودی یا حریف) تصمیماتی بگیرند؛ اینجاست که نظریه‌ی بازی، یک نظریه‌ی تصمیم‌گیری تعاملی، وارد صحنه می‌شود. علاوه بر این، بر اساس بازنمایی‌های عملکرد بازیکنان درون زمین، می‌توان راهکارهای تاکتیکی که بازیکنان در پاسخ به موقعیت‌های بازی انتخاب می‌کنند را آموخت؛ امری که به یادگیری آماری مرتبط می‌شود. در آخر، به کمک ورودی‌های تصویری و ویدئویی گسترده می‌توان، به صورت خودکار، بازیکنان را ردیابی و سناریوهای بازی را شناسایی کرد.

سیستم AVAC مدنظر ما، محصولی جامع است که در نتیجه‌ی همکاری و ادغام این سه حوزه‌ی پژوهشی به دست می‌آید (شکل 2). در نتیجه‌ی مطالعاتی که از وضعیت حال حاضر این حوزه‌ها داشتیم، علاوه بر ارائه‌ی نقشه‌راهی برای مسائل علمی و مهندسی چند سال آینده، نتایج اولیه ادغام تحلیل‌های انجام شده از هر سه حوزه (نظریه‌ی بازی، یادگیری آماری و بینایی کامپیوتری) را نیز توضیح می‌دهیم؛ پژوهش حاضر بر آن است تا  نقش این حوزه‌ی مهم در توسعه‌ی ورزش فوتبال را دنبال کند.

هوش مصنوعی چطور به فوتبال کمک می‌کند؟

نظریه‌ی بازی نقش مهمی در مطالعه‌ی بازی‌ها ایفا می‌کند و مبنایی نظری برای راهبردهای رفتاری بازیکنان فراهم می‌آورد. در فوتبال، بسیاری از سناریوها را می‌توان به صورت «بازی‌ با جمع صفر Zero-sum games» مدلسازی کرد؛ از ابتدای تولد نظریه‌ی بازی، این مدل بیشتر از بقیه مورد بررسی قرار گرفته است. به عنوان مثال، موقعیت ضربه پنالتی را به عنوان یک بازی نامتقارن متشکل از دو بازیکن مدل‌سازی می‌کنیم که در آن راهبردهای پنالتی‌زن را می‌توان در سه دسته‌ی شوت به سمت چپ، راست و مرکز، گروه‌بندی کرد. برای مطالعه‌ی این مسئله، بردار بازیکنان را به تحلیلی که نظریه‌ی بازی از سناریوی ضربه پنالتی انجام می‌دهد، اضافه می‌کنیم؛ بردار بازیکن، خلاصه‌ای از سبک بازی هر یک از بازیکنان است. بر اساس این بازنمایی‌ها، می‌توانیم پنالتی‌زن‌هایی که سبک مشابهی دارند را در یک گروه قرار دهیم و سپس تحلیل مبتنی بر نظریه بازی را در سطح گروهی اجرا کنیم (شکل 3). نتایج مطالعات ما نشان دادند که بین این گروه‌ها، از نظر راهبردهای شوت‌زنی، تفاوت معنادار وجود دارد: یک گروه ترجیح می‌دهند به سمت چپ دروازه ضربه بزنند؛ در حالی‌که گروهی دیگر، به سمت چپ و راست دروازه به یک اندازه ضربه می‌زنند. بر اساس این رویکرد که مبتنی بر نظریه‌ی بازی است، می‌توان فوتبال را به شکل بازی‌های temporally extended (گسترده‌ی زمانی) تحلیل کرد و بدین ترتیب، ذات پیوسته‌ی آن‌ها را مدنظر قرار داد. تحلیل‌های انجام شده برای ارائه‌ی پیشنهادات تاکتیکی به بازیکنان و حتی بهینه‌سازی راهبرد کلی تیمی به کار می‌روند.

از نظر یادگیری آماری می‌توان گفت که در تحلیل ورزشی، ظرفیت زیادی برای (کاربرد هوش مصنوعی در ورزش) یادگیری بازنمایی‌ها وجود دارد. به کمک یادگیری آماری، می‌توان خلاصه‌ای آگاهی‌بخش از رفتار بازیکنان و تیم‌های فوتبال فراهم آورد. علاوه بر این، از نظر ما، تعامل نظریه‌ی بازی و یادگیری آماری می‌تواند بیش از پیش منجر به پیشرفت تحلیل‌‌های ورزشی شود. برای مثال، در سناریوی ضربه پنالتی که بالاتر مطرح شد، آمار مربوط به بازیکنان (بردار بازیکن)، توانست کیفیت تحلیل را ارتقاء دهد و بدین ترتیب بینشی عمیق‌تر نسبت به رفتارهای مختلف بازیکنان و تصمیم‌گیری‌های آن‌ها در ضربات پنالتی در اختیار بگذارد. یک نمونه‌ی دیگر از کاربرد یادگیری آماری در این حوزه ghosting یا سایه‌اندازی است؛ منظور از سایه‌اندازی، استفاده از داده‌ها برای تحلیل واپس‌نگرانه‌ی رفتار و اقداماتی است که باید (به جای آن‌چه واقعاً روی داده است) اتفاق می‌افتادند (این مفهوم در یادگیری آنلاین و نظریه‌ی بازی به عنوان «حسرت» مطرح شده است). مدل سایه‌اندازی، بر اساس مواردی همچون میانگین تیم یا کل لیگ، مسیرهای دیگری که بازیکنان می‌توانستند انتخاب کنند را نشان می‌دهد. این مدل، مسیرهای پیش‌بینی‌شده را اغلب به صورت یک لایه‌ی نیمه‌شفاف روی بازی اصلی به تصویر می‌کشد؛ نام ghosting یا سایه‌اندازی نیز از همین موضوع گرفته شده است (تصویر 4). مدل‌های پیش‌بینی مسیر از طریق تحلیل موقعیت‌های کلیدی بازی و سناریوهای احتمالی آن، بینش خوبی در اختیار ما قرار می‌دهند. از دیگر قابلیت‌های این مدل‌ها می‌توان به پیش‌بینی مشکلات احتمالی (تغییرات تاکتیکی، مصدومیت بازیکن کلیدی، تعویض و …) و تأثیر آن‌ها روی عملکرد تیم و همچنین، پاسخ تیم رقیب به این تغییرات، اشاره کرد.

در آخر، به نقش بینایی کامپیوتری می‌پردازیم؛ بینایی کامپیوتری را می‌توان یکی از امیدوارکننده‌ترین رویکردها/حوزه‌هایی دانست که به توسعه‌ی پژوهش‌های تحلیل ورزشی کمک می‌کنند. شناسایی رویدادها از روی تصاویر ویدئویی، موضوعی است که در بینایی کامپیوتری مورد تمرکز فراوان قرار گرفته است و کاربردهای فراوانی دارد (برای اطلاعات بیشتر به این پژوهش یا مقاله‌ی خود ما مراجعه کنید). با برقراری ارتباط بین رویدادها و فریم‌های خاص، ویدئوها قابلیت جستجو پیدا کرده و مفیدتر شده‌اند (برای مثال، استخراج قسمت‌های جالب ویدئوها به صورت خودکار، امکان‌پذیر شده است). تصاویر ویدئویی فوتبال هم برای کاربرد بینایی کامپیوتری مناسب هستند. فراوانی بالای داده‌ها، پیش‌نیاز بسیاری از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی است و تعداد زیاد ویدئوهای فوتبال این شرط را برآورده می‌کند. شرایط و زمینه‌ی این ویدئوها، علی‌رغم وجود تفاوت‌هایی، تنوع چندانی ندارد؛ امری که آن‌ها را برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی به مسئله‌ای ایده‌آل تبدیل می‌کند. علاوه بر این داده‌ها، فراهم‌آورندگان خارجی نیز داده‌های رویدادی (که به صورت دستی برچسب‌گذاری شده‌اند) ارائه می‌دهند؛ این داده‌ها را می‌توان در آموزش مدل‌ها به کار برد، اما تولید آن‌ها زمان‌بر است. هم الگوریتم‌های نظارت‌شده و هم غیرنظارت‌شده می‌توانند برای تشخیص رویدادهای فوتبالی از این داده‌ها استفاده کنند. برای مثال، تصویر 1 (B) مصورسازی تغییرشکل‌یافته از یک مدل یادگیری عمیق را نشان می‌دهد که به روش نظارت‌شده، برای تشخیص رویدادهای هدف (مثل ضربه پنالتی) بر اساس تصاویر ویدئویی آموزش دیده است.

کاربرد هوش مصنوعی در ورزش و تکنیک‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی در فوتبال می‌تواند این حوزه را از ابعاد گوناگون (بازیکنان، تصمیم‌گیرندگان، طرفداران، گزارشگران و …) متحول کند. این پیشرفت‌ها حائز اهمیت هستند و قابلیت این را دارند که ورزش را مردمی‌تر کنند؛ برای مثال در انتخاب بازیکنان، به جای اتکا بر نظرات شخصی متخصصان، می‌توان از تکنیک‌های بینایی کامپیوتری کمک گرفت و بدین ترتیب، مهارت‌های بازیکنانی که در نواحی محروم یا دسته‌های پایین‌تر بازی می‌کنند را نیز مدنظر قرار داد. ما معتقدیم تکنیک‌های هوش مصنوعی به کاررفته در عرصه‌ی فوتبال را، که به صورت روزافزون در حال رشد و توسعه هستند، می‌توان در حوزه‌های وسیع‌تری نیز به کار برد. در همین راستا قصد داریم در اواسط سال جاری، با همکاری چندین برگزارکننده‌ی دیگر، در کنفرانس IJCAI کارگاهی با موضوع «کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل ورزشی» برگزار کنیم؛ علاقه‌مندان به این حوزه‌ها می‌توانند در این کارگاه شرکت کنند. خطاب به پژوهشگران نیز باید گفت که شرکت‌های تحلیل‌گر همچون StatsBomb و جامعه‌ی وسیع‌تر پژوهشگران دیتاست‌هایی در دسترس عموم قرار داده‌اند. علاوه بر این، در مقاله‌ی مذکور، مروری جامع بر پژوهش‌های انجام شده در این حوزه ارائه شده است.

جمع‌بندی

کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش نشان می‌دهند که این فناوری عملکرد ورزشکاران را بهینه کرده است و حتی توانسته تاثیر بسیار زیادی روی تجربه تماشاگران، تصمیم‌گیری مربیان، پوشش رسانه‌ای و مدیریت باشگاه‌ها بگذارد. البته برای بهره‌برداری کامل از این قابلیت‌ها، چالش‌هایی مانند شفافیت، امنیت داده‌ها و تعادل بین انسان و ماشین نیز باید به‌درستی مدیریت شوند. در این مطلب ابتدا مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش را بررسی کردیم و سپس اطلاعات مهمی در حوزه عوامل موثر بر رشد ai در ورزش، چالش‌ها و آینده آن ارائه دادیم.

سوالات متداول

۱. چرا استفاده از هوش مصنوعی در ورزش اهمیت دارد؟

AI می‌تواند با قابلیت‌های خود به بهبود عملکرد بازیکنان، کاهش ریسک آسیب‌دیدگی، تحلیل دقیق رقبا و افزایش تعامل هواداران کمک می‌کند.

۲. چگونه هوش مصنوعی به جلوگیری از آسیب‌های ورزشی کمک می‌کند؟

این فناوری می‌تواند با تحلیل داده‌های پوشیدنی‌ها و سابقه بازیکن، علائم اولیه خستگی یا فشار بیش‌از‌حد را شناسایی و هشدارهایی برای پیشگیری از آسیب‌ها صادر کند.

۳. آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین مربی یا تحلیلگر شود؟

خیر، با اینکه AI می‌تواند ابزار بسیار مفیدی برای مربیان باشد، اما هنوز به بینش انسانی، تجربه و قضاوت مربی نیاز دارد تا بهترین نتایج حاصل شود.

۴. آیا استفاده از AI در ورزش باعث نابرابری بین بازیکنان می‌شود؟

در صورت دسترسی نامتوازن به فناوری‌های AI، احتمالا بازیکنان یا تیم‌هایی که به این ابزارها دسترسی ندارند، در موقعیت ضعیف‌تری قرار بگیرند.

۵. در چه ورزش‌هاییاز AI  بیشترین استفاده را می‌کنند؟

ورزش‌هایی مانند فوتبال، بسکتبال، تنیس، کریکت و ورزش‌های آمریکایی (NFL، MLB) بیشترین بهره را از فناوری‌های AI می‌برند.

۶. آیا استفاده از AI در پوشش رسانه‌ای ورزش هم کاربرد دارد؟ بله، رسانه‌ها می‌توانند به کمک هوش مصنوعی تولید گزارش‌های خودکار، شناسایی لحظات مهم بازی لحظات مهم بازی و حتی پوشش مسابقات بدون حضور فیزیکی خبرنگار را انجام دهند.

مقاله و لینک‌های مرتبط:

• مقاله‌ی کنفرانسی JAIR
• کارگاه مجازی کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل ورزش در کنفرانس IJCAI 2021

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید