Применение технологий искусственного интеллекта в подготовке футболистов
Игрокам футбольных клубов любого уровня необходимо проходить интенсивную тактическую подготовку, чтобы подготовиться к футбольному матчу на высоком уровне и быстро адаптироваться к сложным игровым ситуациям. Принятие решений в мгновение ока и смена позиций под интенсивным напряжением матча трудно смоделировать с помощью обычных методов обучения. К сожалению, существует разрыв между тем, что игрокам нужно для успеха на практике, и тем, что им нужно делать на поле, поскольку тренеры не всегда могут изменить свою тактику, чтобы она подходила каждому игроку. Поэтому требуются новые, основанные на данных методы оценки и улучшения тактической подготовки для адаптации к сложной и быстрой игре современного футбола.
Алгоритмы спортивной аналитики играют ключевую роль в вычислении пользовательского ввода для анализа различных аспектов спортивных результатов, тренировок, баланса сна/отдыха и достижений. В современных спортивных технологиях используются различные устройства для сбора данных и их обработки с помощью ИИ. Носимые устройства, предназначенные для сбора информации об общих показателях здоровья, физиологических параметрах и анализа производительности прямо во время игры, стали широко распространённым явлением среди спортивных организаций. В основе этой трансформации лежит способность искусственного интеллекта обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных, предлагая идеи, которые ранее были невообразимы. Для игроков это означает улучшенные стратегии, лучшие методы тренировок и значительное снижение рисков травматизма. Спортсмены с искусственным интеллектом получают выгоду от персонализированных планов тренировок и анализа производительности, расширяя границы человеческого потенциала.
Тактическая подготовка включает в себя развитие не только физической силы, но также умственных навыков и приёмов для улучшения групповой деятельности в футбольной подготовке для максимизации групповых действий игроков. Специально разработанные модели подготовки анализируют профессионализм игроков и отсутствие набора каких-либо навыков. Адекватные аспекты спорта предоставляются игрокам, как правило, через визуализацию их действий вкупе со статистическими выкладками и комментариями, что улучшает детерминанты всех командных действий на поле и потенциальные уровни понимания взаимодействия. Развитие специализированного программного обеспечения, работающего благодаря появлению высокопроизводительных серверов, позволяет достигать высокой точности в улучшении слаженности групповых действий, устраняя сложности во время футбольных матчей.
Обучение включает в себя оценку чрезвычайно значимых соревновательных действий и деятельности каждого участника футбольного матча, не исключая анализ поведения игроков команды-соперника. Такое обучение повышает возможности принятия решений, функциональные обязанности, расширения технических аспектов и практических навыков, которые необходимо отрабатывать на практических тренировках. Стратегия интуитивного и скоординированного принятия решений обеспечивает технологическую поддержку для тренеров команды.
Среди различных способов использования инноваций в спорте, компьютерное зрение в совокупности с виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальностью, являются ярким примером преобразующей силы внедрения технологий для применения в спорте высоких достижений, позволяя тренерскому штабу проводить анализ действий каждого из игроков команды в реальном времени. Кроме того, для самих игроков есть возможность немедленного понимания собственных движений в процессе тренировки. С внедрением технологии оценки отслеживания движений человека (IMU) стали менее существенными, поскольку новейшие модели компьютерного зрения могут достигать точного восприятия шаблона движения в трёхмерном пространстве и не требуют использования каких-либо носимых устройств.
Тренеры могут использовать эти возможности искусственного интеллекта для анализа техники игроков, выявления сильных и слабых сторон и предоставления целевой обратной связи для улучшения. Более того, её могут использовать и обычные пользователи самостоятельно — для предотвращения травм путём обнаружения ошибок в выполнении упражнений и отклонений в форме или осанке во время тренировок и реабилитации. Кроме того, объективные показатели производительности, генерируемые компьютерным зрением, исключают субъективность, предоставляя точные данные, необходимые для стратегий тренировок и планов игры. Этот подход активно внедряется для создания систем, которые могут предоставлять профессиональным спортсменам точную обратную связь по выполненному движению, а также поддержку с корректирующей обратной связью и аналитическими сводками для более длительных сессий.
Приложения ИИ обладают потенциалом для улучшения традиционных методологий анализа спортивных результатов. Это позволило сделать видеоанализ более быстрым, точным и всеобъемлющим, вытеснив трудоёмкие и потенциально предвзятые процессы аналитики в "ручном" режиме. Технологическая база таких систем включает различные методы использования компьютерного/машинного зрения в сочетании с аналитическими алгоритмами, предназначенными для сбора и обработки данных об эффективности игроков.
Такие системы часто интегрируются в платформы и приложения спортивной аналитики, позволяя спортсменам и тренерам принимать решения на основе данных, оптимизировать стратегии тренировок и повышать общую производительность. Базовая экосистема включает в себя многочисленные типы датчиков и программных компонентов, которые анализируют причины полученных травм или помогают принимать решения на основе данных, поскольку такие системы предназначены для мониторинга миллионов точек данных за игру. Точка ввода данных не ограничивается только изображениями, поскольку широко используются и другие типы датчиков: устройства IoT, акселерометры, датчики давления, гироскопы и другие.
Новаторская технология профилактики возможных травм, которая использует различные датчики по всей спортивной форме игрока для сбора данных и создания виртуального представления для прогнозирования. Это означает, что концепция агрегации биомеханических, физиологических и общих данных о состоянии здоровья будет продолжать развиваться в большом спорте и, возможно, дойдёт и до любительского. Реабилитация после травм иногда может занять месяцы или даже годы постоянных и контролируемых тренировок. Профессиональные спортсмены обычно имеют высококвалифицированных специалистов по физиотерапии или реабилитации. Однако это может быть не так для спортсменов-любителей, у которых нет таких возможностей. Реабилитационные приложения помогают людям в правильном лечении травм и восстановлении, либо показывая им набор упражнений и правильную технику, либо контролируя выполнение, предоставляя пользователю биомеханические поправки.
Процесс выявления и оценки талантов для найма игроков в команду может быть предметом долгого обсуждения. ИИ уже много лет используется в HR-технологиях и подборе талантов, предоставляя компаниям данные для поиска кандидатов, которые больше всего подходят для заданных должностей. Однако, в спортивной индустрии требуется глубокий анализ игровых показателей для принятия обоснованного решения. Часть принятия решений здесь приходится на сбор и анализ фактических показателей талантливости и производительности игроков. Системы компьютерного зрения применяются для обработки действий игроков на поле и разбиения этого анализа на чёткие визуализации. Другая часть процесса — это сравнение тактико-технических характеристик нескольких игроков между собой.
Когда мы говорим о спорте, существует множество сложных тренировочных сценариев, которые трудно воспроизвести без реалистичной обстановки, однако они по-прежнему остаются жизненно важными для изучения новых стратегий и тактических подходов. Виртуальная реальность приобрела значительную популярность с появлением на рынке целого ряда гарнитур, и спортивные тренировки не являются исключением в плане использования симуляций.
Двигатель современного спортивного технологического прогресса сосредоточен вокруг искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности. Поскольку мощность обработки потоковой информации посредством систем машинного обучения и преобразованием имеющихся данных доступна как никогда ранее, то можно наблюдать их массовую интеграцию в крупные спортивные организации, которые полагаются на них в процессах принятия решений, маркетинга, развлечений и управления командами. Более низкий уровень приложений, предназначенных для тренерской работы, разработки тактик и стратегий во время игры, также активно развивается по мере роста объёма тренировочных данных. Влияние ИИ выходит за рамки поля, влияя на спортивную журналистику, рекламу и даже на создание спортивного инвентаря следующего поколения.