هوش مصنوعی در ورزش یعنی استفاده از الگوریتم‌هایی که از حجم زیادی از داده و ویدئو الگو استخراج می‌کنند تا به مربی، پزشک، استعدادیاب و داور در تصمیم‌گیری کمک کنند. این فناوری جای مربی را نمی‌گیرد، اما کارهایی را که قبلاً ساعت‌ها وقت آنالیزورها را می‌گرفت، در چند دقیقه انجام میدهد. در این مطلب کاربردهای واقعی و جاافتاده هوش مصنوعی را از ادعاهای تبلیغاتی جدا کرده‌ایم.
خلاصه
- بیشترین کاربرد هوش مصنوعی در ورزش، پردازش ویدئو و داده‌های ردیابی بازیکنان است.
- استعدادیابی، تحلیل حریف، مدیریت بار تمرین و داوری چهار حوزه اصلی استفاده‌اند.
- آفساید نیمهخودکار نمونه شناخته‌شده هوش مصنوعی در داوری فوتبال است، اما تصمیم نهایی با داور می‌ماند.
- کیفیت خروجی هوش مصنوعی به کیفیت داده بستگی دارد و قضاوت انسانی همچنان ضروری است.
هوش مصنوعی در ورزش دقیقاً چه کاری میکند؟
بیشتر کاربردها در سه دسته قرار می‌گیرند:
- بینایی ماشین: الگوریتم ویدئوی مسابقه را می‌بیند، بازیکنان و توپ را تشخیص میدهد و موقعیت آن‌ها را در هر لحظه ثبت میکند. حتی میتواند مفاصل بدن را ردیابی کند.
- مدل‌های پیشبینی: از داده‌های گذشته احتمال یک اتفاق را تخمین می‌زنند؛ مثلاً احتمال گل شدن یک موقعیت یا احتمال خستگی یک بازیکن.
- مدل‌های مولد و دستیارها: پیشنهاد می‌دهند، خلاصه می‌سازند یا سناریوهای تاکتیکی جایگزین تولید می‌کنند.
پایه همه این‌ها داده است؛ داده‌های ردیابی از دوربین‌ها، داده‌های رویداد (پاس، شوت، تکل) و داده‌های ابزارهای پوشیدنی ورزشی که بار جسمی بازیکن را اندازه می‌گیرند.
استعدادیابی با هوش مصنوعی
استعدادیابی سنتی به چشم و تجربه اسکات‌ها وابسته بود؛ آن‌ها فقط می‌توانستند تعداد محدودی بازی را از نزدیک ببینند. امروز پلتفرم‌های داده هزاران بازیکن را در لیگ‌های مختلف با شاخص‌های یکسان مقایسه می‌کنند و فهرستی کوتاه برای بررسی انسانی می‌سازند.
- فیلتر اولیه: پیدا کردن بازیکنانی با پروفایل آماری مشابه یک بازیکن هدف.
- تحلیل ویدئویی خودکار: برش خودکار همه حرکات یک بازیکن از ده‌ها مسابقه.
- اپلیکیشنهای سنجش: برخی برنامه‌ها با دوربین گوشی، آزمون‌هایی مثل سرعت یا پرش را ثبت و تحلیل می‌کنند تا استعدادها در مناطق دورتر هم دیده شوند.
این ابزارها برای کشوری مثل ایران که استعدادهای زیادی در شهرستان‌ها دارد، فرصت مهمی است؛ به شرطی که مسابقات رده‌های پایه فیلم‌برداری و داده‌برداری شوند. محدودیت اصلی همین است: برای لیگ‌هایی که داده منظم ندارند، الگوریتم هم چیزی برای تحلیل ندارد.
تحلیل بازی و تاکتیک
آنالیز تاکتیکی شاید پرکاربردترین حوزه باشد. هوش مصنوعی میتواند الگوهای پرس، ساختار دفاعی، مسیرهای پاس و نقاط ضعف حریف را از ده‌ها مسابقه استخراج کند. شاخص‌هایی مثل گل مورد انتظار (xG) هم با مدل‌های آماری ساخته می‌شوند؛ درباره آن در مطلب آنالیز داده در فوتبال و xG توضیح داده‌ایم.
یک نمونه شناخته‌شده، پروژه تکتیک‌اِی‌آی (TacticAI) است که گوگل دیپ‌مایند (Google DeepMind) با همکاری باشگاه لیورپول روی ضربات کرنر توسعه داد. این سیستم پیشبینی میکند توپ کرنر به چه کسی می‌رسد و آیا به شوت منجر می‌شود، و برای تغییر جای بازیکنان پیشنهاد میدهد. طبق گزارش دیپ‌مایند، کارشناسان فوتبال در ۹۰ درصد موارد پیشنهادهای این سیستم را به چیدمان‌های واقعی ترجیح دادند. نتایج این پژوهش در نشریه Nature Communications منتشر شد.
پیشگیری از آسیب و مدیریت بار تمرین
تیمهای حرفه‌ای داده‌های GPS، ضربان قلب، کیفیت خواب و احساس خستگی بازیکنان را جمع می‌کنند. مدل‌های یادگیری ماشین تلاش می‌کنند الگوهایی را پیدا کنند که پیش از آسیب‌ها تکرار شده‌اند؛ مثلاً افزایش ناگهانی حجم دویدن‌های سرعتی در یک هفته.
باید واقع‌بین بود: آسیب‌ها علت‌های متعددی دارند و پیشبینی دقیق آسیب فردی هنوز دشوار است. کاربرد واقعی این مدل‌ها بیشتر «هشدار زودهنگام» و کمک به تنظیم بار تمرین است، نه پیشگویی. اصول پایه پیشگیری را در مطلب پیشگیری از آسیب‌های ورزشی بخوانید.
هوش مصنوعی و داوری
داوری از حوزه‌هایی است که هوش مصنوعی در آن به‌طور رسمی وارد شده است:
| فناوری | رشته | نقش هوش مصنوعی | تصمیم نهایی |
|---|---|---|---|
| آفساید نیمهخودکار | فوتبال | ردیابی نقاط بدن بازیکنان و ساخت خط آفساید | داور ویدئویی و داور |
| خط‌داوری الکترونیک | تنیس | تشخیص داخل یا بیرون بودن توپ با دوربین‌ها | خودکار |
| بازبینی ویدئویی | رشته‌های مختلف | آماده‌سازی سریع زاویه‌ها و صحنه‌ها | داور |
آفساید نیمهخودکار در جام جهانی ۲۰۲۲ قطر به‌طور رسمی استفاده شد. دوربین‌ها چندین نقطه از بدن هر بازیکن را ردیابی می‌کنند و سیستم در چند ثانیه موقعیت آفساید را به داور ویدئویی اعلام میکند. جزئیات بیشتر را در مطلب فناوری در داوری آورده‌ایم.
پخش تلویزیونی و تجربه هواداران
هوش مصنوعی در پخش هم نقش پررنگی دارد: ساخت خودکار خلاصه بازی، تولید آمار لحظه‌ای روی صفحه، زیرنویس و گزارش خودکار، و دوربین‌هایی که بدون فیلم‌بردار توپ را دنبال می‌کنند. همین دوربینهای خودکار، پخش و ضبط مسابقات رده‌های پایین‌تر را ارزان‌تر کرده‌اند؛ اتفاقی که میتواند برای لیگ‌های پایه و ورزش بانوان هم مفید باشد.
محدودیت‌ها و خطرها
- داده بد، نتیجه بد: اگر داده ناقص یا مغرضانه باشد، خروجی مدل هم گمراه‌کننده است.
- نادیده گرفتن عوامل انسانی: انگیزه، شخصیت، شرایط خانوادگی و سازگاری با تیم به‌سختی در عدد می‌گنجند.
- حریم خصوصی: داده‌های بدنی و پزشکی ورزشکار حساس‌اند و مالکیت و نحوه استفاده از آن‌ها باید روشن باشد.
- شکاف فناوری: باشگاه‌های ثروتمند به ابزارهای پیشرفته دسترسی دارند و این میتواند فاصله آن‌ها با تیمهای کوچکتر را بیشتر کند.
وسایل مرتبط اگر می‌خواهید آنچه در این مطلب گفتیم را عملی کنید، این وسایل به کارتان می‌آید: پیش از خرید، راهنمای خرید ما را هم بخوانید.
این لینک‌ها همکاری در فروش (افیلیت) هستند: اگر از طریق آن‌ها خرید کنید، ورزش‌کست سهم کوچکی از فروش دریافت میکند و قیمت برای شما تغییری نمی‌کند. توصیه‌های این راهنما مستقل از این همکاری نوشته شده‌اند.
سوالات متداول درباره هوش مصنوعی در ورزش
آیا هوش مصنوعی جای مربی را می‌گیرد؟
خیر. هوش مصنوعی ابزار تحلیل و پیشنهاد است؛ تصمیم درباره ترکیب، تاکتیک و مدیریت بازیکنان همچنان با مربی است.
آفساید نیمهخودکار کاملاً خودکار است؟
خیر. سیستم موقعیت آفساید را تشخیص میدهد، اما داور ویدئویی آن را بررسی و تأیید میکند و داور وسط تصمیم نهایی را اعلام میکند.
آیا هوش مصنوعی میتواند آسیب را پیشبینی کند؟
تا حدی میتواند ریسک بالاتر را هشدار دهد، اما پیشبینی دقیق آسیب یک بازیکن مشخص هنوز ممکن نیست.
تیمهای آماتور هم میتوانند از هوش مصنوعی استفاده کنند؟
بله. دوربینهای خودکار، اپلیکیشنهای تحلیل ویدئو و ساعتهای هوشمند نسخههای ارزانتری از همین فناوری را در اختیار تیمهای کوچکتر گذاشتهاند.
برای مطالب بیشتر درباره فناوری‌های نو در ورزش، به بخش علم و فناوری ورزش سر بزنید.
