Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил многие аспекты нашей повседневной жизни, революционизировав то, как мы работаем, общаемся и взаимодействуем с технологиями. От автономных транспортных средств до персонализированных рекомендаций, технологии искусственного интеллекта продемонстрировали беспрецедентные возможности в решении сложных проблем и создании инновационных решений в различных областях. Эта технологическая революция не только повысила эффективность и автоматизацию, но и открыла новые возможности для понимания и обработки сложных шаблонов данных.
Спортивная индустрия, как важный сектор глобальных развлечений и профессионального развития, не осталась в стороне от этой революции искусственного интеллекта. Традиционные процессы, связанные со спортом, от подготовки спортсменов и анализа результатов до управления мероприятиями и взаимодействия со зрителями, все больше дополняются технологиями искусственного интеллекта. Алгоритмы компьютерного зрения теперь отслеживают движения игроков с удивительной точностью , модели машинного обучения прогнозируют риски травм и оптимизируют графики тренировок, а автоматизированные системы улучшают качество трансляции и вовлеченность зрителей.
Однако, несмотря на эти достижения, существует заметный разрыв между быстрым развитием технологий ИИ и их внедрением в спортивные приложения. В то время как современные модели искусственного интеллекта продолжают открывать новые горизонты в возможностях и производительности , многие современные спортивные приложения полагаются на относительно традиционные методы, которые могут не в полной мере использовать последние технологические прорывы. Несколько факторов способствуют более медленному внедрению. Во-первых, ограниченное междисциплинарное сотрудничество между исследователями ИИ и спортивными учеными часто препятствует переводу передовых моделей в практические спортивные приложения. Например, в то время как биомеханический анализ на основе искусственного интеллекта может повысить производительность спортсменов, сложность интеграции таких систем с реальными спортивными данными требует знаний, охватывающих обе области . Во-вторых, ограничения данных в спорте, в том числе нехватка крупномасштабных высококачественных наборов данных по сравнению с такими областями, как здравоохранение или финансы, ограничивают обучение и развертывание сложных моделей ИИ. Например, в отличие от автономного вождения, которое используют обширные базы данных, спортивные наборы данных для таких задач, как прогнозирование травм, часто являются небольшими. В-третьих, высокие затраты на внедрение и требования к инфраструктуре создают препятствия, особенно для небольших спортивных организаций. Передовые системы искусственного интеллекта, такие как аналитика производительности в режиме реального времени, требуют значительных инвестиций в оборудование и опыт, что может быть неосуществимо для массового спорта. Наконец, нормативные и этические проблемы, такие как обеспечение справедливости в судейских инструментах на основе ИИ, могут замедлить внедрение из-за необходимости строгой валидации. Этот разрыв потенциально ограничивает влияние и эффективность приложений ИИ в спорте, предполагая возможность значительного прогресса за счет интеграции передового ИИ. Несмотря на отмеченные выше обстоятельства в настоящее время ИИ активно внедряется в различные виды спорта.
Рассмотрим несколько примеров применения ИИ в спорте. Футбол: системы на основе компьютерного зрения отслеживают перемещения всех игроков и мяча, строят карты пасов, анализируют эффективность прессинга и выявляют слабые места в обороне соперника. Баскетбол: ИИ подсчитывают эффективность бросков с разных позиций, анализируют подборы и подсказывают, какие комбинации игроков работают лучше всего.
ИИ анализирует технику бега, прыжка, броска и сравнивает ее с идеальной моделью спортсмена. На основе этого сравнения вырабатываются конкретные рекомендации для тренеров и спортсменов по совершенствованию процесса тренировок. На основе данных о физическом состоянии, сне, питании и нагрузках ИИ создает индивидуальные планы тренировок для каждого спортсмена, чтобы максимизировать результат и избежать перетренированности.
В настоящее время ряд клубов используют ИИ для анализа статистики тысяч игроков по всему миру. Алгоритмы могут найти игроков с недооцененными навыками, которые идеально подойдут под тактику команды и будут соответствовать бюджету. ИИ также помогает прогнозировать, как будет развиваться карьера молодого игрока, и оценивать его потенциальную стоимость на трансферном рынке.
Эффективность использования ИИ в спорте по результатам проведенных спортивных мероприятий отображена в представленной ниже таблице.
Помимо традиционных видов спорта (футбол, бег, прыжки и др.) в настоящее время в системе МЧС России активно развивается пожарно-спасательный спорт. Тема искусственного интеллекта (ИИ) в пожарно-спасательном спорте (ПСС) представляется перспективной и многогранной. Пока что ИИ не используется так же массово, как в традиционных видах спорта, но его потенциал представляется весьма существенным. Вот несколько примеров, где использование ИИ может быть эффективным. Подъем по штурмовой лестнице: анализ длины и частоты шага, оптимального угла наклона тела, техники захвата перекладин. ИИ может показать, в какой момент спортсмен теряет доли секунды из-за неидеального движения. Преодоление 100-метровой полосы с препятствиями: анализ бега, техники преодоления забора, работы с рукавами. ИИ сравнивает технику новичка и чемпиона, выделяет ключевые различия, и дает рекомендации новичку по повышению его спортивного мастерства. Эстафета: ИИ анализирует слаженность команды, точность передач, скорости взаимодействия между этапами.
Профессором кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве РФ, доктором технических наук М.А. Шахраманьяном, разрабатываются предложению по совершенствованию тренировочного процесса в пожарно-спасательном спорте с уровня искусства и интуиции тренера на уровень точной науки, основанной на использования аналитики данных и искусственного интеллекта.
Таким образом, исходя из вышеизложенного можно сделать вывод, что искусственный интеллект в спорте — это не мода, а мощный инструмент, дающий измеряемое преимущество в росте ключевых показателей, связанных со скоростью и точностью принимаемых решений, снижению травматизма спортсменов и роста экономических показателей.
