Penerapan AI Yang Mengubah Permainan Dalam Olahraga

Penerapan AI Yang Mengubah Permainan Dalam Olahraga – Selama dua dekade terakhir, pelatih olahraga telah menggunakan ilmu data untuk meningkatkan kinerja pemainnya. Mereka telah menggunakan data besar untuk membantu mereka mengambil keputusan di lapangan. detik dan mengandalkan analisis olahraga untuk membantu mereka menandatangani “hal besar berikutnya”.

Penerapan AI Yang Mengubah Permainan Dalam Olahraga

zeora – Sementara itu, wasit sepak bola kini menggunakan teknologi Video Assistant (VAR) untuk membantu mereka mengambil keputusan yang lebih tepat mengenai keputusan besar seperti penalti. , tendangan bebas, dan kartu merah.

Rencana Pelatihan Pribadi dan Nutrisi
Rencana pelatihan atlet profesional dan nutrisi telah meningkat secara signifikan selama bertahun-tahun. Di Inggris pada tahun 1990-an, bukan hal yang aneh bagi pesepakbola Inggris untuk mengunjungi pub setelah latihan, minum bir, dan menikmati kebab dalam perjalanan pulang. Hal ini normal.

Namun, pengenalan kecerdasan buatan dalam olahraga dapat membantu meningkatkan personalisasi rencana pelatihan dan nutrisi. Penelitian telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dari penggunaan kecerdasan buatan dalam latihan kekuatan.

Performa pemain
Olahraga menggunakan kinerja untuk meningkatkan kinerja dan kesehatan melalui analisis prediktif. Dengan perangkat yang dapat dipakai yang mengumpulkan data tentang tingkat stres dan tingkat robekan, atlet dapat terhindar dari cedera serius. Tapi ini baru permulaan. AI dapat membantu tim mengembangkan strategi, taktik, dan memaksimalkan kekuatan mereka. Berkat kecerdasan buatan, analisis performa pemain kini lebih maju dari sebelumnya. Dengan data dan visual, pelatih dapat melihat kekuatan dan kelemahan timnya kapan saja, sehingga memungkinkan mereka menyesuaikan taktik dan strategi untuk memanfaatkan kelemahan lawannya.

 

Baca Juga : Kecerdasan Buatan Mengubah Industri Olahraga 

Hal ini berlaku untuk semua olahraga, mulai dari sepak bola hingga tenis. , bahkan bola tangan dan renang. Sementara itu, estimasi postur manusia telah digunakan dalam renang untuk menganalisis performa perenang dengan kamera tetap individual di atas dan di bawah filter air. Metode ini pada akhirnya akan melampaui metode evaluasi kuantitatif yang sebelumnya didasarkan pada penandaan bagian tubuh secara manual di setiap frame video (sangat memakan waktu).

Pasar pelacakan game global diperkirakan akan tumbuh sebesar 24,9% pada tahun depan. lima tahun, liga elit dan bahkan liga kecil dapat menggunakan solusi pelacakan untuk membantu mereka memahami pergerakan pemain.

4. Kepanduan dan Perekrutan
Saat ini, tim mengambil langkah lebih jauh dengan menggabungkan kecerdasan buatan ke dalam taktik kepanduan dan perekrutan mereka. Segala sesuatu yang terjadi di lapangan—ayunan dalam bisbol, berlari dalam sepak bola, pemblokiran dalam bola basket—dilacak, dan tim mengumpulkan data berukuran terabyte.

Memang benar bahwa visi komputer digunakan dalam olahraga untuk melacak pergerakan pemain dan orientasi tubuh.

Seperti inilah contoh pemain sepak bola. Memberi label pada data dengan alat keyframe dan melatih model memungkinkannya melacak dan memprediksi pergerakan pemain.

Pada dasarnya, algoritme pembelajaran mesin menggunakan data gabungan untuk “menilai keterampilan pemain dan potensi keseluruhan serta mengklasifikasikannya ke dalam kategori berbeda. \ n n \ nMisalnya, penyerang di NHL dan point guard di NBA -s.

Tim juga dapat menggunakan visi komputer untuk mengidentifikasi atribut tertentu, seperti kemampuan melakukan tendangan sudut dalam sepak bola, yang membantu menentukan performa di masa depan.
\ nInformasi ini dapat membantu tim membuat pilihan perekrutan yang lebih baik di masa depan untuk membangun tim yang sukses dan membeli pemain murah yang tidak terpakai sebelum mengembangkannya dan kemudian menjualnya untuk mendapatkan keuntungan.

 

Baca Juga : Penulisan Lagu dan Produksi Otomatis dengan Kecerdasan Buatan

 

5.Prediksi Pertandingan
Selama bertahun-tahun para ahli telah mencoba banyak memproses data untuk mencoba memprediksi hasil pertandingan di masa depan dan memenangkan banyak uang. Mereka mempelajari penyelamatan pertama dan servis kedua ketika memprediksi hasil olahraga. persentase dalam tenis, jumlah ace, backhand yang dimenangkan, dll.

Tetapi pada akhir saat ini, manusia tidak dapat memproses data sebanyak AI. berdasarkan algoritma sepak bola yang memprediksi dan manusia tidak dapat secara akurat memprediksi jumlah pertandingan untuk menjadi jutawan (ha). Mereka selalu mengkhawatirkan keterbatasan manusia, sehingga kebanyakan dari mereka tidak ingin menjadi jutawan.

Selain itu, AI tidak dapat memprediksi hasil setiap pertandingan secara akurat. Namun hal ini mungkin lebih dekat dibandingkan yang dapat diperoleh manusia dengan algoritme prediktif.

Misalnya, visi komputer digunakan untuk menentukan waktu kepemilikan.

Para peneliti menggunakan beberapa konfigurasi model pasca-NM bersama dengan 4.000 model yang diberi label secara manual. . frame dan mencapai akurasi 85,5% dalam pengujian. Hal ini terjadi meskipun ada beberapa masalah, seperti bola menjadi kecil dan sulit terlihat, atau pemain terkadang menutupi bola.

Jika visi komputer dapat dilatih dengan benar sebagai model kontrol bola, hal ini dapat membantu memprediksi hasil di masa depan.

Computer vision juga dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data berdasarkan:

• Jumlah operan antar rekan satu tim
  Komposisi tim
  Jumlah gol yang dicetak
  Peluang tercipta
  Umpan kunci yang menghasilkan peluang mencetak gol

6. Jurnalisme Olahraga Otomatis
Jurnalisme olahraga adalah bisnis besar. Namun banyak olahraga besar – terutama bisbol, sepak bola, dan tenis – memiliki banyak hal untuk dibahas.

Beberapa bahkan mengatakan terlalu banyak hal untuk dibahas, terutama jika menyangkut statistik dan informasi tentang liga kecil dan turnamen yang diadakan hampir setiap hari. . dunia.

Kecerdasan buatan kini dapat meringankan beban kerja berat di industri lain – dan hal ini juga terjadi dalam jurnalisme olahraga.

AI dalam industri olahraga: poin-poin penting
Machine learning dalam olahraga berkembang pesat, dengan perkembangan baru . dan aplikasi keluar setiap tahun. Data dan teknologi akan meningkatkan segalanya kecuali game itu sendiri.

Tentu saja, yang terpenting adalah keseimbangan.

Menerapkan AI pada olahraga terdengar bagus secara teori, namun hal ini tidak mengorbankan penggemarnya. Misalnya, menggunakan pengenalan wajah untuk memungkinkan penggemar memasuki stadion tanpa tiket dapat mencegah kemacetan lalu lintas dan memungkinkan penggemar memasuki stadion lebih cepat, tetapi juga menghilangkan pintu putar yang – setidaknya bagi banyak penggemar sepak bola Eropa – identik dengan romansa. selaras dengan visi hari ini.