كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في كرة القدم الاحترافية؟

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!

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 واسع وبدقة 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.

ننصحك بقراءة:

7 أسباب للألم خلف الركبة

الذكاء الاصطناعي والإحصاءات الجديدة

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.

يوفر الذكاء الاصطناعي بيانات غير مسبوقة

أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كرة القدم والرياضات 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 للفريق من وجهة نظر تكتيكية جماعية.

أداة أساسية في كرة القدم الحديثة

مثل أي عنصر مبتكر ، لا يزال الذكاء الاصطناعي في طور التطوير ولا تزال حالات الاستخدام الجديدة قيد الدراسة لمعرفة 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.