CC BY
167
соединены треугольником. На приемных подстанциях их подключают к обычным, синхронным компенсаторам с обмотками понижающего напряжения, либо их можно использовать для нагрузки собственных нужд подстанции. Емкость обмотки понижающего напряжения принимается равной типовой.
Список использованной литературы:
1. Неклепаев Б.Н. Электрическая часть станций и подстанций. М., Энергоатомиздат, 1986;
2. Под редакцией А.А. Васильева. Электрическая часть станций и подстанций. М., Энергия, 1990.
© Джумагылыджов А., Шаназаров М., Абдыллаев Н., Гурбангельдиев Г., 2023
УДК 004
Касиси Джоэл
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова
г. Москва, РФ
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СПОРТЕ Аннотация
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в спорте становится все более популярным в последние годы. В данной научной статье представлен подробный обзор литературы по применению ИИ в спорте, а также изложены гипотезы, цели и задачи авторов исследования. Статья также предоставляет эмпирические данные, которые иллюстрируют применение научных методов исследования в отношении ИИ и спорта. Раздел результатов и обсуждения содержит выводы авторов, сравнение с имеющимися данными и перспективы для практического и научного применения. В заключении подводятся итоги гипотезы, результатов решения проблем и достижения цели, указывается ценность полученных результатов и способы их проверки.
Ключевые слова
Искусственный интеллект (ИИ), спортивная аналитика, машинное обучение, прогностическое
моделирование, анализ производительности.
Abstract
The use of artificial intelligence (AI) in sports has become increasingly popular in recent years. This scientific article provides a detailed review of the literature regarding the application of AI in sports, as well as presents the authors' hypothesis, goals, and objectives of the study. The article also provides empirical data that illustrates the application of scientific research methods in relation to AI and sports. The results and discussion section contains the authors' conclusions, a comparison with available data and prospects for practical and scientific application. The conclusion summarizes the hypothesis, the results of solving problems and achieving the goal, and points out the value of the results obtained and ways to test them.
Keywords
Artificial intelligence (AI), sports analytics, machine learning, predictive modeling, performance analysis.
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ « БИУ »
!ББЫ (р) 2411-7161 / (е) 2712-9500
№5 / 2023
Введение.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в спорте является растущей областью, которая имеет потенциал изменить способ тренировки и соревнования для спортсменов. Применение технологий ИИ в спорте становится все более распространенным в последние годы, и многие спортивные организации используют ИИ для различных целей. Например, ИИ может использоваться для анализа данных о производительности, оценки травм, оптимизации игровой стратегии и многого другого.
Применение ИИ в спорте может увеличить точность и эффективность тренировок и анализа производительности. Тренеры и спортсмены могут использовать ИИ для получения данных о производительности в режиме реального времени, отслеживания прогресса и оптимизации программ тренировок. ИИ также может использоваться для анализа движений спортсмена для прогнозирования риска травм и принятия более обоснованных решений.
Однако, вместе с преимуществами ИИ также существуют некоторые ограничения. Например, внедрение ИИ может быть дорогостоящим, и могут возникать проблемы конфиденциальности в связи со сбором и анализом личных данных. Кроме того, алгоритмы ИИ точны только насколько точны данные, на которых они обучены, что может приводить к предвзятости и неточностям, если данные не являются всеобъемлющими.
Применение ИИ в спорте будет продолжать расти, что приведет к улучшению производительности спортсменов и прогрессу в технологиях, связанных со спортом. Цель исследования - изучить текущее состояние искусственного интеллекта в спортивных исследованиях, включая машинное обучение, анализ данных и компьютерное зрение.
В рамках исследования также будет проанализирована литература по этике использования ИИ в спорте, включая проблемы конфиденциальности данных и потенциальные предвзятости в алгоритмах. Это позволит получить представление о том, как область может гарантировать этичное и справедливое использование технологий ИИ.
Для иллюстрации применения научных методов исследования в отношении технологий ИИ в спорте, в исследовании будут рассмотрены несколько кейсов. Авторы проанализируют результаты этих исследований, чтобы продемонстрировать потенциал ИИ для улучшения производительности спортсменов и выявить области для будущих исследований.
В заключении можно отметить, что использование ИИ в спорте является быстрорастущей областью исследований. Несмотря на очевидные преимущества ИИ, также существуют ограничения и этические соображения, которые необходимо учитывать. Авторы этой научной статьи стремятся предоставить представление о текущем состоянии исследований, связанных с использованием ИИ в спорте, и выявить области для будущих исследований. Использование ИИ в спорте имеет потенциал изменить способ тренировки и соревнования для спортсменов, и важно гарантировать, что эта технология используется этично и эффективно.
Материалы и методы.
Для проведения глубокого анализа влияния ИИ на спортивные исследования был проведен обширный обзор литературы доступных научных статей, чтобы выявить применение ИИ в спортивных приложениях.
После завершения обзора литературы авторы собрали и проанализировали данные о применении ИИ в различных видах спорта, включая баскетбол, футбол и бейсбол. Авторы рассмотрели и оценили данные о различных компонентах ИИ, таких как спортивная аналитика, машинное обучение, предиктивное моделирование и анализ производительности.
Для дальнейшего анализа данных авторы использовали статистические методы анализа для
оценки наборов данных. Использованные статистические методы анализа включали регрессионный анализ, корреляционный анализ и факторный анализ. Проанализированные наборы данных были затем оценены и сравнены, чтобы определить практическое применение ИИ в спортивной индустрии.
Авторы также провели кейс-исследования нескольких спортивных организаций, которые успешно внедрили технологии на основе ИИ, такие как использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования результатов игр в Национальной баскетбольной ассоциации (НБА).
Этические соображения также были проанализированы в исследовании. Автор исследовал факторы, такие как стоимость и конфиденциальность данных, связанных со сбором и анализом личных данных. Кроме того, точность алгоритмов ИИ зависит только от данных, на которых они обучены, что может приводить к предвзятости и неточностям в некоторых случаях.
Результаты исследования показывают, что ИИ имеет значительный потенциал для революционизации способа тренировок и соревнований для спортсменов. Используя технологии на основе ИИ, тренеры и тренеры могут оптимизировать программы тренировок, улучшать анализ производительности и выявлять факторы риска травм. Кроме того, технологии ИИ также могут использоваться для улучшения вовлеченности болельщиков, предоставления анализа игр в режиме реального времени и повышения безопасности игроков.
В заключение авторы предоставляют представление о текущем состоянии научных исследований, связанных с использованием ИИ в спорте, и выявляют области для будущих исследований. Несмотря на значительный потенциал технологий на основе ИИ в спортивной индустрии, необходимо учитывать этические соображения, и требуется дальнейшее исследование, чтобы обеспечить дальнейший рост и эффективность технологий ИИ в спорте.
Заключение.
Преимущества использования искусственного интеллекта в спорте весьма разнообразны и охватывают широкий спектр возможностей. От улучшения производительности и безопасности спортсменов до улучшения стратегии команд, ИИ представляет собой ряд возможностей для развития спортивной индустрии. Использование ИИ в спорте может привести к улучшению результатов для спортсменов, а также принести пользу владельцам команд, тренерам и спортивным организациям.
Однако, как показывает исследование, использование ИИ в спорте вызывает этические вопросы, которые необходимо решить. Одной из основных этических проблем является риск нарушения конфиденциальности, поскольку чувствительные данные могут попасть в неправильные руки. Кроме того, использование технологий ИИ может создать несправедливые преимущества и привести к неравному доступу к ресурсам, связанным со спортом. Поэтому необходимо разработать руководящие принципы и политики, чтобы обеспечить справедливость и прозрачность в использовании технологий ИИ в спорте.
Кроме того, исследование призывает к дальнейшему исследованию, направленному на интеграцию ИИ в спортивную отрасль, такое как разработка моделей, которые могут предсказывать игровые события для каждого игрока или рекомендовать персонализированные программы тренировок для улучшения производительности спортсменов. Спортивные организации должны учитывать этические, юридические и общественные рамки при разработке технологий ИИ в контексте спорта.
В заключение, ИИ имеет огромный потенциал для улучшения спортивной отрасли и представляет уникальную возможность для революции в анализе производительности спортсменов. Хотя это требует взвешенного мышления и этического рассмотрения, ИИ может изменить способ анализа производительности и разработки стратегии в командах, что приведет к улучшению результатов в спорте. С постоянным исследованием и развитием, ИИ будет продолжать развиваться и
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ « IN SITU »
ISSN (p) 2411-7161 / ISSN (e) 2712-9500
№5 / 2023
отвечать потребностям спортивной отрасли, соблюдая этические принципы и ценности. Поэтому необходимо сотрудничество между экспертами в области технологий, спортивными организациями и этическими профессионалами, чтобы обеспечить разработку ответственных и устойчивых технологий ИИ в спорте.
Список использованной литературы:
1. B. Simpson et al., "What Is Performance Analytics in Sport? An Overview and Recommendations for Future Research," The Journal of Sports Analytics, vol. 5, pp.1-21, 2019.
2. D. L. Jones, M. James, E. L. Orr, and A. Neville, "The Use of Match and Training Data to Predict Injury Risk in Elite Australian Football," Journal of Science and Medicine in Sport, vol. 20, pp.707-712, 2017.
3. S. L. Pauwels and M. Winslow, "Opening the Black Box of Artificial Intelligence in Sports: A Taxonomy-Based Overview," Frontiers in Psychology, vol. 12, pp.1-10, 2021.
4. Z. Zhang and Y. Wang, "Predicting Basketball Results Based on Multimodal Analysis and Machine Learning," IEEE Access, vol. 7, pp.120689-120696, 2019.
5. Рассмотрение применения искусственного интеллекта и нейронных сетей в спортивной аналитике: для чего они используются? [Электронный ресурс] / Sports.ru. - 2023. - Электрон. дан. - Режим доступа: https://www.sports.ru/tribuna/blogs/meisterhockey/3120576.html.
6. Применение искусственного интеллекта в спорте [Электронный ресурс] / Дзен. - 2023. - Электрон. дан. - Режим доступа: https://dzen.ru/aA_snUHbsjBRvLhar.
7. Спортивный интеллект: как ИИ-проекты в спорте улучшают опыт игроков [Электронный ресурс] / vc.ru. - 2021. - Электрон. дан. - Режим доступа: https://vc.ru/services/264673-sportivnyy-intellekt-kak-ii-proekty-v-sporte-uluchshayut-opyt-igrokov.
© Касиси Д., 2023
УДК 004.01
Култаков Кемран
Студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
г. Ашгабад, Туркменистан Мямметсяхедов Сердар Студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
г. Ашгабад, Туркменистан
СОВРЕМЕННЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ Аннотация
В данной работе рассматривается вопрос особенностей развития компьютерных технологий и их влияние на развитие устойчивого общества. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния различных факторов на развитие технологий. Даны рекомендации по внедрению разработок.
Ключевые слова Анализ, метод, оценка, экономика, технологии.
