تحول در عملکرد ورزشکاران با علم داده و هوش مصنوعی

امروزه با کمک علم داده، تحلیل اعداد و ارقام و هوش مصنوعی می‌توان تصمیم‌گیری مربیان و عملکرد ورزشکاران را دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر کرد.

به گزارش تک‌ناک، این روزها دیگر موفقیت در ورزش فقط به تجربه مربی‌ها بستگی ندارد. ابزارهایی مثل حسگرهای پوشیدنی، دوربین‌های ردیاب، GPS و مانیتورهای سلامت، اطلاعات دقیقی از عملکرد ورزشکاران مانند: سرعت، حرکت، ضربان قلب و موقعیت ثبت می‌کنند.

اگرچه با این حجم زیاد داده‌ها، یک سؤال مهم پیش می‌آید: چطور می‌توان این اطلاعات را به بهترین شکل به کار گرفت؟ پژوهشگران به سرپرستی کریستوف لی، استاد دانشگاه لوکزامبورگ و گروه او به همین موضوع پرداخته‌اند.

یادگیری آماری تقویت‌شده (SEL)

امروزه داده‌ها در همه‌چیز نقش دارند، که از جمله آنها می‌توان به تغییر تاکتیک‌ها قبل از بازی، پیش‌بینی نتیجه و جلوگیری از آسیب‌دیدگی اشاره کرد. داده‌محوری به بخش مهمی از ورزش حرفه‌ای تبدیل شده است.

یکی از روش‌های نوین در تحلیل داده‌های ورزشی، «یادگیری آماری تقویت‌شده» است، که ترکیبی از آمار و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی دقیق‌تر می‌باشد.

به عنوان مثال شاخصی به نام «قدرت تیم» تعریف می‌شود، که با بررسی نتایج بازی‌های گذشته (به‌ویژه بازی‌های اخیر) محاسبه و به الگوریتم‌های پیش‌بینی داده می‌شود تا نتایج قابل‌ اعتمادتر و قابل‌ توضیح‌تری ارائه دهند.

این الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده در همکاری با تیم هندبال زنان متز توانستند با دقتی بیش از ۸۰ درصد نتایج را پیش‌بینی کنند. اگر شاخص قدرت تیم در نظر گرفته نمی‌شد، این دقت حدود ۲۰ درصد کمتر می‌شد.

نکته مهم این است که این الگوریتم‌ها قابل‌ درک هستند؛ یعنی مربیان می‌توانند بفهمند که کدام عوامل در نتیجه بازی تأثیرگذار بوده‌اند و بر اساس آن تصمیم‌های بهتری بگیرند.

پیشگیری از آسیب‌دیدگی

یکی از کاربردهای حیاتی علم داده، پیشگیری از آسیب‌های ورزشی است. تحلیل الگوهای عملکرد و فشار تمرینی ورزشکاران می‌تواند نشانه‌های اولیه آسیب مانند: کاهش سرعت، ارتفاع پرش یا واکنش کندتر را آشکار کند.

در چنین شرایطی، مربیان و تیم پزشکی می‌توانند با تغییر برنامه تمرین، افزودن روزهای استراحت یا اصلاح روند ریکاوری، از آسیب‌های جدی پیشگیری کنند.

چالش‌های داده‌محوری در عملکرد ورزشکاران

البته این تحول با چالش‌هایی همراه است، از جمله اینکه داده‌ها همیشه دقیق نیستند، همه باشگاه‌ها به ابزارهای پیشرفته دسترسی ندارند و مسائل مهمی مثل حفظ حریم خصوصی ورزشکاران و مالکیت داده‌ها مطرح می‌شود.

با وجود این، آینده روشن است: علم داده به ابزاری ضروری برای همه تیم‌ها، از حرفه‌ای‌ها تا آماتورها تبدیل خواهد شد.

در حال حاضر این روش‌ها در ورزش‌هایی مثل فوتبال، بسکتبال و راگبی در حال گسترش هستند و هدف اصلی این است که مربیان و ورزشکاران هم بتوانند از تحلیل‌های داده‌محور استفاده کنند و محدود به متخصصان فناوری نباشند.

نقش علم در عملکرد ورزشکاران و هیجان ورزش

هواداران ورزش فقط گل‌ها، پاس‌ها و لحظه‌های شادی را می‌بینند، اما پشت صحنه ورزش، علم و داده‌ها نقش مهمی دارند؛ مانند مدل‌های هوش مصنوعی که نتیجه بازی را پیش‌بینی می‌کنند، الگوریتم‌هایی که خطر آسیب‌دیدگی را تشخیص می‌دهند و اطلاعاتی که به مربیان در تصمیم‌گیری بهتر کمک می‌کنند.

ورزش هنوز هم پر از هیجان، استعداد و احساسات انسانی است، اما حالا بیش از همیشه، با دقت و قدرتی که داده‌ها فراهم می‌کنند، پیش می‌رود.