Сегодня искусственный интеллект (ИИ) прочно вошел в мир спорта и начал оказывать значительное влияние на эту область. Нейросети уже сейчас умеют анализировать игровые ситуации (то есть, составлять прогнозы исходов матчей), составлять персональные тренировочные программы и давать полезные рекомендации спортсменам. Что же будет дальше? Пока об этом судить сложно, но уже сегодня мир спорта стал просто немыслим без нейросетей.
Технологии искусственного интеллекта в спортивной аналитике
Одна из самых интересных областей применения ИИ в спорте — это анализ игровых ситуаций и выявление закономерностей. Какой любитель спортивных ставок не мечтает об инструменте, при помощи которого можно составить наиболее точный прогноз? И такой инструмент уже имеется! Современные системы ИИ способны обрабатывать огромные массивы информации относительно того или иного спортивного события и выдавать прогнозы с высокой степенью проходимости.
ИИ используется и для аналитики матча в режиме реального времени — они позволяют отслеживать движения игроков, мяча или шайбы, анализировать их взаимодействие и предсказывать развитие игровых ситуаций. Такие системы позволяют тренерам и аналитикам получать детальную статистику и аналитику, недоступные человеческому глазу.
Системы ИИ способны прогнозировать развитие игровых ситуаций и вероятность определенных исходов. Такие технологии помогают принимать более взвешенные решения во время матча, предвидеть ходы соперника – а стало быть, и своевременно реагировать на изменение игровой обстановки.
Роль ИИ в тренировочном процессе
Помимо анализа игр и спортивных данных, ИИ все активнее применяется в самом тренировочном процессе. Умные тренажеры, оснащенные датчиками и алгоритмами искусственного интеллекта, автоматически подстраивают нагрузку под индивидуальные возможности спортсмена. Они отслеживают правильность выполнения упражнений и предлагают корректировки в режиме реального времени.
Например, беговая дорожка, оснащенная контролем ИИ, может отслеживать форму бега спортсмена, выявлять признаки перенапряжения или нарушения техники, а после этого – предлагать спортсмену изменить скорость, уклон или другие параметры бега. Аналогичные технологии применяются в тренажерах для развития силы, гибкости, координации и прочих физических качеств.
Сегодня ИИ используется и для разработки персонализированных тренировочных программ на основе данных об индивидуальных особенностях спортсменов и их физической подготовке. Такие программы учитывают текущее состояние спортсмена, а также сильные и слабые стороны. Нейросети позволяют добиваться максимальной эффективности тренировочного процесса, поэтому и спортсменам, и просто любителям активного образа жизни грех ими не воспользоваться.
А также виртуальные ассистенты, созданные на основе нейросетей, помогают спортсменам и в повседневной жизни. С их помощью проще контролировать режим дня и питания, следить за качеством восстановления после тренировок. Нейросети для многих спортсменов стали лучшим помощником – и кстати, с этой целью их используют не только звезды в мире спорта, но и все те, кто стремятся поддерживать здоровый образ жизни.
Изображение создано при помощи генератора Креатор Проджект
Примеры использования ИИ в спорте
Одним из ярких примеров применения ИИ в спорте является система видеоанализа матчей, используемая в Национальной баскетбольной ассоциации (НБА). Эта система, разработанная компанией Second Spectrum, в режиме реального времени отслеживает перемещения игроков и мяча, фиксирует все игровые события, а затем анализирует их с помощью алгоритмов машинного обучения. Тренеры и аналитики НБА получают детальную статистику и визуальные данные, помогающие им лучше понять ход игры и при необходимости вносить своевременные коррективы. Second Spectrum также создало и специализированное приложение с дополненной реальностью, предназначенное для фанатов. С помощью утилиты зрители получают дополнительные пояснения к игровому процессу.
Другой пример — использование ИИ в тренировочном процессе футбольных клубов. Некоторые топ-команды Европы внедряют умные тренажеры, оснащенные системами компьютерного зрения и алгоритмами машинного обучения. Данные системы отслеживают движения игроков, качество выполнения упражнений; они дают обратную связь в режиме реального времени, тем самым помогая спортсменам совершенствовать технику и развивать необходимые физические качества.