CC BY
0
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СПОРТЕ Запевалов О.Ю.
Запевалов Олег Юрьевич - старший преподаватель по дисциплине Физическая культура и спорт, Филиал Российский химико - технологический университет им. Д.И. Менделеева в г. Ташкент,
г. Ташкент, Республика Узбекистан
Аннотация: в этой статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект применяется для анализа, тренировок, разработки стратегий и даже арбитража в различных видах спорта, преобразуя профессиональные команды и спортивный опыт.
Ключевые слова: искусственный интеллект, спорт, анализ, тренировка, арбитраж.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SPORTS Zapevalov O.Yu.
Zapevalov Oleg Yurevich - senior lecturer in the discipline Physical Culture and Sports, BRANCH OF THE RUSSIAN CHEMICAL AND TECHNOLOGICAL UNIVERSITY NAMED AFTER. DI. MENDELEEV IN
TASHKENT TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: in this article, we'll look at how artificial intelligence is being used to analyze, train, strategize, and even arbitrate across a variety of sports, transforming professional teams and the sports experience.
Keywords: artificial intelligence, sports, analysis, training, arbitration.
Спорт всегда был ареной борьбы за достижения. С развитием технологий и внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в спорте профессиональные команды и спортсмены получили новые инструменты для совершенствования своих навыков, разработки стратегий и повышения результативности.
Автором [1] описывается система KBS для мониторинга тренировок по гимнастике. Система выявляет несоответствующие физиологические и психологические параметры и предупреждает о них. Автор называет такие преимущества экспертных систем, как выявление тенденций травматизма, определение перетренированности, сигнализация о заболеваниях до появления выраженных симптомов и скачков роста у спортсменов-подростков.
В работах, известных ученных [2, 3] рассматриваются отдельные исследования по применению вычислительного моделирования и методов искусственного интеллекта для оценки правильности спортивной биомеханики, в частности спортивной техники; Овусу утверждает, что с вычислительной точки зрения оценка спортивных результатов включает моделирование в конкретной спортивной области и моделирование процесса его оценки, утверждает он. Модели процесса оценки спортивных результатов являются предметно-независимыми, поскольку описывают механизмы работы модели, специфичной для конкретного вида спорта.
Сильва и другие авторы [4] определили факторы, которые могут объяснить результаты юных пловцов в смешанном плавании на 200 м и индивидуальном плавании кролем на 400 м (достигнутые результаты), и использовали искусственные нейронные сети (многослойные персептроны - MLP), чтобы цель состояла в том, чтобы смоделировать результаты и оценить потенциал нейросетевых моделей для прогнозирования результатов.
В исследовании [5] самоорганизующиеся карты -SOM) использовались для классификации моделей координации на основе данных четырех баскетболистов, выполняющих три разных броска с разного расстояния. Авторы отметили, что SOM является более объективным способом объяснения координации движений по сравнению с традиционными подходами, такими как визуальный анализ и анализ временных рядов данных.
Технология Описание Примеры применения
Машинное обучение Алгоритмы, которые позволяют компьютеру обучаться на основе данных и делать предсказания или принимать решения Анализ данных игроков для определения их сильных и слабых сторон, прогнозирование результатов матчей
Компьютерное зрение Технология, позволяющая компьютеру "видеть" и анализировать изображения и видео Определение позиции игроков на поле, анализ движений и тактики команды
Технология Описание Примеры применения
Робототехника Использование роботов для выполнения спортивных задач Роботы-футболисты, роботы-тренеры
Анализ данных Обработка и анализ больших объемов данных для выявления закономерностей и паттернов Анализ данных о прошлых матчах и игроках для определения оптимальной стратегии
Интеллектуальные агенты Системы, способные принимать решения и действовать автономно Виртуальные тренеры, которые могут анализировать игру и давать рекомендации игрокам
Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью анализа в спорте. ИИ может обрабатывать огромные объемы данных о предыдущих матчах, статистике игроков, погоде и других факторах, влияющих на исход соревнований. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для выявления закономерностей, предсказания исхода матча и даже оптимизации состава команды для достижения максимального результата.
Применение искусственного интеллекта в тренировках позволяет тренерам и спортсменам анализировать данные о тренировках, физической форме и состоянии здоровья, выявлять индивидуальные сильные и слабые стороны и оптимизировать программы тренировок для достижения лучших результатов. ИИ также используется для разработки инновационных методов тренировок, учитывающих индивидуальные потребности каждого спортсмена.
Искусственный интеллект играет важную роль в разработке стратегий для различных видов спорта. Алгоритмы могут анализировать тактику соперников, предсказывать их поведение и рекомендовать оптимальную стратегию для достижения победы. Это особенно важно в командных видах спорта, таких как футбол, баскетбол и хоккей, где каждый шаг имеет решающее значение для победы или поражения.
Искусственный интеллект находит применение и в арбитраже. Системы компьютерного зрения и алгоритмы машинного обучения помогают судьям принимать правильные решения при оценке спортивных ситуаций, выявлении нарушений правил и разрешении споров на поле. Это способствует справедливости соревнований и снижает количество возможных ошибок. Б заключение следует отметить, что использование искусственного интеллекта в спорте существенно меняет жизнь профессиональных команд и спортивный опыт: ИИ помогает улучшить анализ, оптимизировать тренировочные процессы, разработать эффективные стратегии и даже обеспечить справедливый арбитраж. Это открывает новые возможности для спортсменов, тренеров и болельщиков, делая спорт еще более захватывающим и конкурентоспособным.
Б данной статье рассмотрены примеры применения методов искусственного интеллекта для решения различных задач повышения эффективности в профессиональном спорте. Показано, что искусственный интеллект является незаменимым помощником для спортсменов, тренеров и спортивных менеджеров в достижении высоких результатов.
Список литературы /References
1. Sands W.A. AI and athletes. PC AI I992, 6(I):52-54.
2. Gilbert O.G. AI and computer-based methods in performance evaluation of sporting feats: an overview Artificial Intelligence Review, 2007, 27(I): 57-70.
3. Bartlett R. Artificial intelligence in sports biomechanics: New dawn or false hope. Journal of Sports Science and Medicine, 2006, 5(4), 474-479.
4. Silva A.J., A.M. Costa, P.M. Oliveira, V.M. Reis, J. Saavedra, J. Perl, A. Rouboa, D.A. Marinho. The use of neural network technology to model swimming performance Journal of Sports Science and Medicine 2007, 6(I), II7-I25.
5. Lamb P., R. Bartlett, A. Robins. Self-Organising Maps: An Objective Method for Clustering Complex Human Movement. International Journal of Computer Science in Sport, 20I0, 9(I): 20-29.
