كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في كرة القدم الاحترافية؟
4 دقيقة
هل تعلم أن الفريق يمكنه توقع فرصه الحقيقية في الفوز بالمباراة؟ مع الذكاء الاصطناعي وجميع البيانات التي يقدمها ويحللها ، يصبح هذا النوع من الأشياء ممكنًا. تابع للمزيد!
آخر تحديث: 30 مايو, 2022
كانت التكنولوجيا في مجال الرياضة لفترة طويلة ، ونجد كل يوم تطورات جديدة تلفت انتباهنا. أحدها هو الذكاء الاصطناعي ، وهي أداة تستخدم بشكل متزايد وأصبحت لا غنى عنها تقريبًا في عالم النخبة لكرة القدم المحترفة.
بادئ ذي بدء ، من الجيد تحديد المفهوم. يتم عرض الذكاء الاصطناعي بواسطة الآلات ويتم إنشاؤه بواسطة المعالجات والبرامج. تتمثل إحدى وظائفه في مجال الرياضة في تحليل كمية هائلة من البيانات وتحديد الاتجاهات وعمل تنبؤات بناءً عليها.
بعبارة أبسط ، يتم ممارسة الذكاء الاصطناعي بواسطة آلات تقوم بنفس الشيء مثل البشر ، ولكن على نطاق واسعوبدقة وسرعة أكبر. بدلاً من وجود العديد من الأشخاص يشاهدون لعبة ، تسجل الآلات تلقائيًا ما يحدث وتعالج البيانات.
على سبيل المثال ، تقوم بعض الشركات التي تقدم هذا النوع من الخدمات بتثبيت كاميرات في الملاعب للاحتفاظ بسجلاتها الخاصة للعبة. باستخدام هذه الصور ، يمكنهم استخراج ملايين البيانات باستخدام الخوارزميات. تُباع هذه المعلومات للرياضيين والأندية ، الذين يمكنهم بعد ذلك الحصول على صورة أوسع لما يحدث.
البيانات الضخمة وتطبيق الذكاء الاصطناعي
البيانات الضخمة هو الاسم الذي يطلق على مجموعة كبيرة من البيانات التي تظهر من المباريات الرياضية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي ، تمتلك الفرق التي تستخدم هذه الطريقة التحليلية – أي جميع الفرق الدولية الكبرى تقريبًا – بيانات حول التمريرات والمسافات والتسديدات وعمليات التدخل ، من بين أمور أخرى.
هذا له استخدامان رئيسيان للوهلة الأولى. الأول هو أنه يجعل من الممكن تحليل أداء الرياضيين في الفريق نفسه. هذا يجعل من الممكن تعديل جلسات التدريب الخاصة بهم وإعطاء اهتمام أكبر لأحد الجوانب على الجوانب الأخرى.
توفر البيانات الضخمة أيضًا إمكانية تعلم الكثير عن لاعبي الفرق الأخرى. هذا أمر إيجابي سواء عند مواجهتهم أو أثناء سوق الانتقالات ، عندما يكون من الضروري العثور على “ذلك اللاعب المميز” الذي يفتقد عددًا قليلاً جدًا من التمريرات ولديه نوع معين من الأداء في كل مباراة.
الهدف هو تقليل العامل العشوائي إلى الحد الأدنى عند اتخاذ القرارات.
لا يتم تطبيق البيانات الضخمة على كرة القدم فقط. إنه تخصص به المزيد والمزيد من التطبيقات في مكان العمل والإعلان وحتى الترفيه.
بالإضافة إلى توفير المزيد من البيانات ، يسمح الذكاء الاصطناعي في كرة القدم بتحليل أفضل. والدليل على ذلك هو إنشاء مصطلحات جديدة لتحديد المتغيرات التي بدأ قياسها مؤخرًا ، مثل الأهداف المتوقعة (xG) والمساعدات المتوقعة (xA).
وفقًا للموقع الرسمي لـ Bundesliga ، دوري كرة القدم المحترف في ألمانيا ، تظهر الأهداف المتوقعة احتمالية تسجيل لاعب هدفًا باستخدام مؤشر يتراوح من 0 إلى 1. يأخذ هذا في الاعتبار المتغيرات مثل موقع التسديد ، والمسافة إلى المرمى ، و مركز حارس المرمى ، وتدخل المدافعين الآخرين ، وسجل اللاعب في تسجيل الأهداف ، من بين أمور أخرى.
من ناحية أخرى ، التمريرات الحاسمة المتوقعة هي التمريرات في مناطق الخطر التي يمكن أن تنتهي بهدف من قبل اللاعب الذي يستقبلها. هذه التمريرة الأخيرة قبل الهدف تسمى “مساعدة”. مثل الأهداف المتوقعة ، يتم قياسها على مقياس من 0 إلى 1 ، حيث تمثل القيمة القصوى (1) الحد الأقصى لاحتمال أن تنتهي اللعبة بهدف.
لشرح ذلك بشكل أكثر وضوحًا ، إذا مرر اللاعب إلى زميل في الفريق يسانده وظهره إلى المرمى ويحيط به الخصوم ، فإن xA سيكون منخفضًا. من ناحية أخرى ، إذا ساعد أحد زملائه في الفريق الذي يواجه المرمى وبدون حارس مرمى ، فإن xA سيكون أعلى ، لأنه من المحتمل جدًا أن تكون هذه التمريرة في نهاية المطاف مساعدة.
أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كرة القدموالرياضات الأخرى في السنوات الأخيرة. بفضل هذه الأداة ، فإن ما كان يعتمد على منظور المدرب وفريقه يتم الآن تقييمه وقياسه بشكل مثالي.
تتضمن بعض هذه القياسات المبتكرة ليس فقط الكفاءة البدنية ، ولكن أيضًا الأداء المعرفي للرياضي. على سبيل المثال ، يتيح الذكاء الاصطناعي قياس مدى صحة اتخاذ القرار والضغط الذي يتعرض له اللاعب أثناء المباراة.
يمكن تطوير الفهارس التي تجمع كل المعلومات المتاحة ، ومقارنتها مع تلك الخاصة بالفرق آخر ، وبالتالي تحديد إمكانية الفوز للفريق. يُطلق على هذا المؤشر اسم ETI (مؤشر الكفاءة الفنية) ويستند إلى الرياضيات لتحليل الأداء العام للفريقمن وجهة نظر تكتيكية جماعية.
تعد إدارة البيانات جزءًا أساسيًا من التدريب وظهور الفريق بمستويات عالية الأداء.
مثل أي عنصر مبتكر ، لا يزال الذكاء الاصطناعي في طور التطوير ولا تزال حالات الاستخدام الجديدة قيد الدراسةلمعرفة الاحتمالات اللامحدودة التي يوفرها.
من الناحية المثالية ، يجب أن يكون هناك مجموعة من المتخصصين الذين يستوعبون جميع المعلومات ويسلمون الأهم إلى المدربين. بعد كل شيء ، لا فائدة من امتلاك الكثير من البيانات إذا لم يكن هناك من يفسرها.
في غضون ذلك ، نظرًا لأن هذا مكمل وليس شيئًا سيفوز بالبطولات في حد ذاته ، فهناك بعض الأشياء التي لا تزال ضرورية. يجب أن يسير العمل والتخطيط والموهبة جنبًا إلى جنب مع التكنولوجيا لتحقيق الأهداف المرجوة.
"تمت مراجعة جميع المصادر المذكورة بعناية شديدة من قبل فريقنا لضمان جودتها وموثوقيتها وتحديثها وصحتها. تم اعتبار الببليوغرافيا لهذه المقالة موثوقة ودقيقة من الناحية الأكاديمية أو العلمية.
Conde, M. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial utilizada por el Boca de Alfaro y la selección Ecuador? Big Data Sports. https://bigdatasports.media/2021/12/27/como-funciona-la-inteligencia-artificial-que-utilizada-por-el-boca-de-alfaro-y-la-seleccion-ecuador/
Qué es el modelo xG: cómo funciona el sistema de “goles esperados” de Sportec Solutions. Bundesliga. https://www.bundesliga.com/es/bundesliga/noticias/goles-esperados-xg-sistema-que-es-como-funciona-sportec-solutions-liga-alemana-5580
Whitmore, J. ¿Qué son las Expected Assists (xA)? The Analyst. https://theanalyst.com/eu/2021/07/que-son-las-expected-assists-xa/#:~:text=El%20modelo%20de%20Expected%20Assists%20(xA)%20de%20Stats%20Perform%20mide,realiza%20o%20no%20un%20disparo.
هذا النص مقدم لأغراض إعلامية فقط ولا يحل محل استشارة مع محترف. في حال وجود شكوك، استشر اختصاصيك.