الذكاء الاصطناعي
تحليلات الذكاء الاصطناعي تُحدث ثورة في الرياضات الحديثة
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
كانت الرياضات الاحترافية دائمًا تنافسية، ولكن مؤخرًا، أدى استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تحويل طريقة لعب هذه المباريات. من تتبع الحركات الدقيقة إلى اتخاذ القرارات التحكيمية، وحتى اكتشاف المواهب الجديدة، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في ساحاتك الرياضية المفضلة أكثر شيوعًا من أي وقت مضى.
اليوم، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي من قبل العديد من الفرق الرياضية كأداة قوية توفر ميزة تنافسية في ساحة تنافسية بالفعل. وبالتالي، أصبح فهم البيانات مهمًا بقدر تحسين مهارات اللاعبين.
ما الذي يدفع هذه العملية التي تحول التكنولوجيا إلى رياضة، وكيف غيّرت فرقك المفضلة؟ إليك كل ما تحتاج معرفته حول ثورة تحليلات الرياضة بالذكاء الاصطناعي الحالية.
الذكاء الاصطناعي ينتقل من المالية
استخدم الخبراء الماليون أنظمة الذكاء الاصطناعي لإجراء توقعات السوق، وتنفيذ الصفقات، وتقييم بعض الأصول لسنوات. تعتمد هذه الأنظمة على التعرف المتقدم على الأنماط والنمذجة التنبؤية لتحديد احتمالية تحركات السوق المحددة.
مع بدء تشبع الأسواق المالية، بدأ محترفو الذكاء الاصطناعي في البحث عن موطن جديد داخل صناعة الرياضة. لاحظوا بسرعة أن استراتيجيات الذكاء الاصطناعي نفسها يمكن تطبيقها على اللاعبين والفرق والدوريات، بدلاً من الأسهم والسندات والعملات المشفرة.
قضى العديد من هؤلاء العلماء البيانات سنوات في تحسين نماذجهم لصناعة المالية، وتعرفوا فورًا على إمكانية تطبيق هذه الخوارزميات على تحليلات الرياضة. مثل قطاع المالية، تقوم هذه النماذج بتقييم مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة غالبًا لتحديد الأنماط وتوقع الاتجاهات. في الساحة الرياضية، يمكن لهذه الأساليب أن تساعد المدربين على اتخاذ القرار الصحيح، واكتشاف أعضاء فريق محتملين جدد، أو حتى صحة اللاعب في الوقت الفعلي.
تطور تحليلات الرياضة
يشير مصطلح “Moneyball” إلى استخدام نظام تقييم تحليلي لتقييم اللاعبين. يدمج هذا النظام بيانات معقدة تسمح للفرق بتحديد مدى مساهمة مجموعة مهارات اللاعب في الفوز. ومن الجدير بالذكر أن فريق أوكلاند أز في عام 2002 قدم هذه الطريقة لتتبع مهارات اللاعبين. اليوم، يستخدمها معظم الفرق في دوري MLB.
في سبعينيات القرن الماضي، أخذت النشرة Baseball Abstracts تتبع اللاعبين خطوةً أخرى. قدم بيل جيمس، مؤلف النشرة، عدة إحصاءات ومقاييس فريدة لا تزال مستخدمة حتى اليوم. بعد عقد آخر، بدأت المزيد من الفرق في تتبع اللاعبين باستخدام تحليلات معقدة.
المصدر – Mode Analytics
في العقد الأول من القرن الواحد والعشرين، انطلقت منهجية Moneyball الرسمية بعد أن استخدمها فريق أوكلاند أز لإجراء عدة صفقات لاعبين قيمة. منذ ذلك الحين، توسع استخدام الذكاء الاصطناعي. قدمت أنظمة مثل PECOTA رؤى فريدة حول إمكانات اللاعبين. يمكن لهذا النظام تقييم اللاعبين السابقين للعثور على مقارنات تاريخية ثم تقديم توقعات مستقبلية حول إمكانات اللاعبين الجدد.
كيف تطور الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع صناعة الرياضة
مع تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي، ارتفعت مستويات دمجها داخل القطاع الرياضي. سمحت الترقيات الرئيسية، مثل الرؤية الحاسوبية، بتحليل الفيديو والصور في الوقت الفعلي. كما تساعد التطورات الأخرى، مثل خوارزميات النمذجة التنبؤية، الفرق على اتخاذ قرارات التوظيف والتبادل والتدريب بناءً على الأنماط السابقة.
كما توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي البيوميكانيكية طريقة فعّالة لتتبع أداء اللاعبين ومواقعهم إلى جانب مسار حياتهم المهنية العامة. تقدم هذه الأنظمة طريقة ذكية لتحسين الأداء ويمكن أن تكون مفيدة في كل شيء من استراتيجية اللعب إلى الوقاية من الإصابات. أخيرًا، توفر الشبكات العصبية أساليب تدريب متقدمة مخصصة لاحتياجات كل لاعب.
كيف تستخدم الفرق تحليلات الذكاء الاصطناعي للحصول على ميزة تنافسية
لقد وفرت عملية تحويل التكنولوجيا إلى رياضة للفرق مستوى غير مسبوق من الرؤى. تستخدم هذه المجموعات هذه الأدوات القوية للحصول على ميزة تنافسية حيثما أمكن وتحسين تجربة المشجعين. إليك بعض الطرق الرئيسية التي تُستخدم فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي حاليًا في قطاع الرياضة.
تحسين الأداء والوقاية من الإصابات
إحدى أكبر المزايا التي تُقدم للفرق تأتي من دمج الأجهزة القابلة للارتداء وغيرها من الأجهزة الذكية في برامج تدريبهم. توفر أنظمة مثل الشركة الأسترالية Catapult بيانات حيوية في الوقت الفعلي، مما يمكّن المدربين من تتبع صحة اللاعبين، وتعافيهم، وحتى مخاطر الإصابات.
هناك أيضًا أنظمة مثل WHOOP التي تتبع أنماط التعافي والنوم، لضمان بقاء اللاعبين على الملعب قدر الإمكان دون تعريضهم للإصابة. يركز WHOOP 4.0 على التعافي والضغط عبر قياس معدل القلب البصري (PPG)، ومقياس تسارع ثلاثي المحاور، وجيروسكوب، واستشعار درجة حرارة الجلد (بدون GPS/مغناطيسية).
استخدام الدوري الوطني لكرة القدم الأمريكية (NFL) لأجهزة Zebra القابلة للارتداء لتتبع اللاعبين أثناء المباريات هو مثال آخر على دمج الذكاء الاصطناعي. تستفيد هذه الأنظمة من تتبع الموقع في الوقت الفعلي لالتقاط الحركات والإجراءات الدقيقة للاعبين. على وجه التحديد، يستخدم علامات RFID مدمجة في معدات اللاعبين لالتقاط بيانات شاملة عبر الفريق بأكمله. تُستخدم هذه البيانات بعد ذلك في التدريب، والتوظيف، وتعزيز الأداء.
1. اكتشاف المواهب والتوظيف
كان للذكاء الاصطناعي تأثير كبير أيضًا على اكتشاف اللاعبين وتوظيفهم. هناك عدة فرق في دوري MLB تستخدم نظام رؤية حاسوبية لتقييم المرشحين المحتملين. يقوم النظام تلقائيًا بمراجعة لقطات اللاعب السابقة وإنشاء نظرة شاملة وتقييم بناءً على تأثيره المحتمل على الفريق.
هذه الاستراتيجية تختلف كثيرًا عن الأيام التي كان فيها المجند يصافح اللاعبين ويحاول الحكم على إمكاناتهم باستخدام حدسه. لقد ولت أيام أن يقوم كشاف بتوظيف لاعب لأنه يشعر بوجود إمكانات لإحداث فرق. الآن، الأمر كله يتعلق بما تقول الأرقام. بهذه الطريقة، جعل الذكاء الاصطناعي عملية الاستكشاف أقرب إلى تقييم سهم بدلاً من شخص.
2. التحكيم
الجميع يعرف الشعور عندما تكون فرقته في معركة شديدة للفوز، وفجأةً، يتسبب قرار سيء في تغيير مسار المباراة. في الماضي، اعتمدت الدوريات الرياضية فقط على الحكام البشر لتحديد ما إذا كانت قواعد اللعبة تُتبع. ومع ذلك، جعلت الأخطاء والطمع هذا النهج أقل جاذبية. الآن، يبدو أن تلك الأيام قد ولت تمامًا حيث حولت خيارات الذكاء الاصطناعي الحديثة التحكيم إلى علم دقيق خالٍ من الأخطاء البشرية.
يتجه دوري MLB إلى نظام تلقائي للكرة/الضربة (ABS) قائم على التحدي لموسم 2026. سيستمر الحكام البشر في استدعاء الرميات، لكن يمكن للفرق الاعتراض على نظام ABS، الذي يعتمد على كاميرات Hawk-Eye لتتبع موقع الرمية. يأتي ذلك بعد سنوات من الاختبارات في الدوريات الصغرى وتجارب مباراة النجوم.
3. الاستراتيجية والقرارات داخل المباراة
يمكنك رؤية تأثيرات الذكاء الاصطناعي على تدريب الفرق. في الدوري الوطني لكرة القدم الأمريكية (NFL)، يبني برنامج Digital Athlete من AWS محاكاة على مستوى اللاعب لدراسة أعباء العمل ومخاطر الإصابات، مما يزود المدربين بخطط تدريبية. تستخدم أندية MLB نماذج مدفوعة بـ Statcast وتحليل بيوميكانيكي لتخطيط السيناريوهات، حتى وإن لم تُسمى بـ “التوائم الرقمية”.
يتم إنشاء هذه النسخة الرقمية عن طريق مسح ثلاثي الأبعاد للاعب وتسجيل أبعاد جسمه الدقيقة. من هناك، تراقب المستشعرات كيفية حركة اللاعب بدقة وحتى اتخاذه للقرارات أثناء اللعب.
تُستخدم هذه البيانات بعد ذلك لإنشاء برامج تدريب شخصية للاعبين. تُظهر ما هي المهارات التي يحتاجون إلى تحسينها ويمكن حتى استخدامها لمحاكاة سيناريوهات اللعبة وكيفية رد فعل اللاعب المحتمل. تسمح هذه الاستراتيجية للمدربين باختبار استراتيجياتهم ومفاهيمهم قبل أن يتعلمها اللاعب الفعلي.
4. تفاعل المشجعين والمحتوى المخصص
لم يحسن الذكاء الاصطناعي جانب التدريب واللاعبين فقط. بل كان له أيضًا تأثير كبير على طريقة تتبع المشجعين للمباراة ومشاركتهم فيها. توفر الأنظمة التي تقدم البث بالذكاء الاصطناعي للمشجعين واجهة مخصصة تشمل الإحصاءات، والملخصات، وتعليقات إضافية، وأكثر. تقدم هذه الأنظمة للمشجعين طريقة أكثر تفاعلية للمشاركة في مجتمعات فرقهم الرياضية المفضلة.
5. المراهنات الرياضية والرؤى التنبؤية
أدى التحول الأخير من قبل المشرعين والفرق الرياضية للسماح بالمراهنات في نموذج أعمالهم إلى فتح الباب لمزيد من دمج الذكاء الاصطناعي. تُعد نماذج الذكاء الاصطناعي مثالية لتوقع الاحتمالات، وتتبع الأداء، والتعرف على الأنماط. تُستخدم هذه الأنظمة على كلا الجانبين، حيث تستفيد منصات المراهنات من الذكاء الاصطناعي لتحديد الاحتمالات وتتبع المدفوعات، ويستخدم المراهنون هذه النماذج لإجراء توقعاتهم.
من جانب بيانات السوق، تُوفر Sportradar خدمات الاحتمالات والنزاهة لحوالي 800 موقع مراهنات و900 شركة إعلامية على مستوى العالم. بشكل منفصل، تُدير Sporttrade منصة مراهنات رياضية في الولايات المتحدة—مختلفة عن أعمال بيانات/خدمات Sportradar.
تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقود الثورة
اسحب للتمرير →
| المورد | الاستخدام الأساسي | الدوريات/العملاء (أمثلة) | تقنية بارزة |
|---|---|---|---|
| Hawk-Eye Innovations | تتبع الكرة، SAOT/VAR، خط المرمى | الدوري الإنجليزي الممتاز، MLB (مجموعة الكاميرات) | رؤية حاسوبية متعددة الكاميرات بسرعة تصل إلى 100 إطار/ثانية |
| AWS | السحابة + خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي، المحاكاة | NFL Next Gen Stats، حسابات Statcast | Digital Athlete, MLOps |
| Zebra Technologies (ZBRA ) | تتبع اللاعبين/الكرة بتقنية RFID | NFL | علامات RFID + مستقبلات في المكان |
| Sportradar | الاحتمالات، النزاهة، توزيع البيانات | ~800 موقع مراهنات، 900 شركة إعلامية | تدفقات منخفضة الكمون، أدوات التداول |
| Second Spectrum | تحليلات موضعية في الوقت الفعلي | NBA، MLS | تتبع بصري + تعلم آلي |
هناك عدة تقنيات وجدت استخدامًا شائعًا في هذه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تقوم أنظمة الرؤية الحاسوبية مثل Hawkeye وSecond Spectrum بتقييم الفيديو إطارًا بإطار، مستخرجة كميات هائلة من البيانات المتعلقة باللاعب وأساليب اللعب. تقنية شائعة أخرى هي الأجهزة القابلة للارتداء.
توفر الأجهزة القابلة للارتداء مستوى جديدًا من القدرة على المتابعة للفرق والمسؤولين. توفر هذه الأنظمة مراقبة على مدار الساعة داخل وخارج الملعب. تمكّن الفرق للمرة الأولى من معرفة ما إذا كان لاعبواهم مرتاحين جيدًا أم مجرد حضور. تُغذَّى هذه البيانات بعد ذلك إلى خوارزميات التعلم الآلي التي تصنّف المعلومات ذات الصلة وتقدمها للفرق بطريقة قابلة للتنفيذ.
أمثلة خاصة بالدوريات
اسحب للتمرير →
| الدوري | نظام الذكاء الاصطناعي | الوظيفة الأساسية | شريك التكنولوجيا |
|---|---|---|---|
| MLB | Statcast | تتبع الكرة، حركة اللاعب | Amazon Web Services (AWS) |
| NFL | Next Gen Stats | تتبع اللاعبين بتقنية RFID | Zebra Technologies, AWS |
| NBA | Second Spectrum | تحليلات موضعية في الوقت الفعلي | Genius Sports (GENI ) |
| Premier League | Computer Vision VAR | اكتشاف التسلل، مسار الكرة | Hawk-Eye Innovations |
| F1 Racing | Performance Analytics | تحسين السباق، المخاطر التنبؤية | Meta AI, Dell Technologies (DELL ) |
عند تفصيل استخدام الذكاء الاصطناعي إلى أمثلة خاصة بالدوريات، يمكنك رؤية كيف وجدت بروتوكولات الذكاء الاصطناعي موطئ قدمها في جميع جوانب تجربة الرياضة تقريبًا. من ربط المشجعين إلى اكتشاف المواهب، يمكن لهذه الأنظمة أن تمنح فريقك المفضل ميزة تنافسية. إليك بعض أمثلة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي اعتمدتها الدوريات الرياضية الرائدة.
MLB: Statcast
Statcast هو نظام التتبع الشامل لدوري MLB (كاميرات بصرية Hawk-Eye + رادار، يُعالج على AWS) الذي يلتقط بيانات الرميات واللاعبين في كل ملعب. دخل رسميًا إلى الملاعب في عام 2015 وهو الآن مُطبق في كل ملعب بالدوري. يعتمد هذا الخوارزم الذكي على 12 كاميرا دقيقة وتقنية رادار لتزويد الخوارزم بمعلومات دقيقة عن موقع الكرة. وبالتالي، يوفر مجموعة هائلة من البيانات، بما في ذلك سرعة الرمية، معدل الدوران، السرعة، المسار، والنوع.
NFL: Next Gen Stats
بدأ الدوري الوطني لكرة القدم الأمريكية (NFL) في دمج علامات RFID لتتبع اللاعبين على أرض الملعب في الوقت الفعلي عبر منصة Next Gen Stats. تعتمد هذه الأنظمة على حساسات موجودة في معدات اللعب وفي الكرة. يمكن لهذه الحساسات RFID تقديم بيانات دقيقة تتعلق بموقع اللاعب، سرعته، واتجاهه، جميعها بالنسبة للكرة.
يمكن بعد ذلك تغذية هذه البيانات في نظام AWS AI Coach، حيث تُستخدم لتحديد استراتيجيات لعبة جديدة. يمكن لهذا الخيار توفير جلسات تدريب مخصصة للاعبين بناءً على مجالات التحسين. كما يُثري تجربة المشجعين من خلال تصورات متعمقة ورؤى بيانات مفصلة.
NBA: Second Spectrum
انضمّت NBA أيضًا إلى ثورة الذكاء الاصطناعي من خلال دمج بروتوكول Second Spectrum. يتتبع هذا المنصة اللاعبين باستخدام كاميرات عالية السرعة في الوقت الفعلي. يتم مسح الإطارات، وتُلتقط المواقع الدقيقة للاعبين، وموقع الكرة، والحركات، وإجراءات اللاعبين وتُعرض عبر واجهة سهلة التنقل. تساعد هذه المعلومات الفرق على تعديل استراتيجياتها الدفاعية والهجومية بناءً على قدراتها الحقيقية في تلك اللحظة.
الدوري الإنجليزي الممتاز، MLS: الرؤية الحاسوبية
اعتمدت دوريات كرة القدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد عوامل مثل ما إذا كان اللاعب في وضع التسلل. تلتقط هذه الأنظمة 100 إطار في الثانية، مما يتيح لها تتبع كرة القدم واللاعبين في آنٍ واحد طوال المباراة بدقة استثنائية.
وبشكل مدهش، يمكنها تتبع آلاف نقاط الشبكة على جسم كل لاعب لتوفير تحديد المواقع في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن مشاركة هذه البيانات مع المشجعين عبر رسومات ثلاثية الأبعاد.
السباقات: تتبع الأداء
كما تم إبرام عدة شراكات رفيعة المستوى بين مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي وفرق سباقات الفورمولا 1. تعاونت شركة مرسيدس مع Meta AI هذا العام. مكنت هذه الشراكة الشركة من الحصول على رؤى عميقة حول استراتيجيتها في السباق، وفعاليتها السابقة، وما هي التغييرات التي ستحسن الأداء.
ليس مرسيدس وحدها في سعيها لدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعاونت شركة McLaren مع Dell Technologies لتبسيط استراتيجية تحليل بيانات السباق. اليوم، تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لإدارة حالة سيارات السباق، وتحسين الأداء، وتحديد أي مخاطر محتملة.
أعمال البيانات: من يربح؟
يُعد قطاع تحليلات الرياضة عملًا كبيرًا، حيث تتوقع بعض التقارير أن يتجاوز السوق 5.80 مليار دولار بحلول نهاية 2025. تشير نفس البيانات إلى أن هذا هو بداية اتجاه قد يشهد تحقيق معدل نمو سنوي مركب يبلغ 30٪ في المستقبل. ومن الجدير بالذكر أن عدة شركات تهيمن حاليًا على هذا السوق.
تستمر شركات مثل AWS، SAP، IBM Watson، SAS، Stats Perform، وSportradar في قيادة هذا المجال. جعلت هذه المنصات من السهل على الدوريات والفرق دمج الخوارزميات المتقدمة في استراتيجياتها. بالإضافة إلى ذلك، وجدت طرقًا لتحسين تجربة المشجعين أيضًا، مما يخلق فرصًا جديدة للربح. من الإعلانات المخصصة إلى تجارب الواقع الافتراضي، مستقبل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرياضة يبدو مشرقًا.
التحديات والقلق الأخلاقي
هناك العديد من التحديات التي سيتعين على قطاع الذكاء الاصطناعي التغلب عليها إذا كان يعتزم الاستمرار في مساره الحالي. أولاً، هناك مخاوف جدية بشأن الخصوصية لكل من اللاعبين والمشجعين. تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات ويمكنها إنشاء ملفات تعريف فريدة لكل مستخدم تحتوي على الكثير من البيانات الشخصية. ومع ذلك، لا توجد قوانين تنظم كيفية استخدام البيانات أو مشاركتها.
يجادل المدافعون عن الخصوصية بأن هذه الأنظمة قد تُستخدم لتتبع المشجعين واللاعبين لفترة طويلة بعد انتهاء المباريات. كما أن هناك الكثيرون الذين يشعرون أن الاعتماد المفرط على هذه الأنظمة قد جرد بعض الرياضات من إنسانيتها. عندما تهتم الفرق فقط بالأداء والنتيجة المالية، يكون المشجعون هم المتضررون.
وبالتالي، يرفع بعض الأشخاص أصوات التحذير بشأن ثورة تحليلات الرياضة بالذكاء الاصطناعي الحالية. تعتقد هذه المجموعات أن مخاطرًا جدية تنشأ عندما يعتمد الناس على الذكاء الاصطناعي بشكل مفرط ويزيلون العنصر البشري من العمليات التي تتطلب أكثر من مجرد مهارات تحليل البيانات الخام.
المستقبل: مدربو الذكاء الاصطناعي والرياضيون الافتراضيون
سيشبه مستقبل دمج الذكاء الاصطناعي في الرياضة فيلمًا خيالًا علميًا. سيتمكن المدربون من تشغيل مباريات محاكاة كاملة باستخدام التوائم الرقمية قبل دخول الملعب. سيجرون تعديلات بناءً على معلومات قد تكون ذات صلة فقط بأنظمة الذكاء الاصطناعي وليس للعين البشرية، مثل احتمال المخاطر أو فعالية الفريق السابقة.
مع استمرار أنظمة الذكاء الاصطناعي في التعلم والتكيف، من المحتمل أن تتولى أدوارًا أكثر داخل قطاع الرياضة. بالفعل، تدمج الفرق الروبوتات للمساعدة في تعزيز المبيعات والضجة على منصات التواصل الاجتماعي. في المستقبل، قد ترى فرقًا كاملة تُدرب بواسطة بروتوكولات الذكاء الاصطناعي بدلاً من البشر. من يدري، ربما حتى يحل الذكاء الاصطناعي محل اللاعبين يومًا ما.
الخلاصة: البيانات هي دليل اللعب الجديد
هذا العصر الجديد للرياضات القائمة على البيانات سيستمر. تواصل هذه التقنيات إعادة تعريف ما يعنيه المشاركة في حدث رياضي. لقد غيرت تقريبًا كل جانب من جوانب اللعبة، من التوظيف إلى التدريب وحتى القمار. وبالتالي، سيتعين على الأبطال المستقبليين أن يفعلوا أكثر من صقل مهاراتهم داخل اللعبة. سيتعين عليهم أيضًا تعلم كيفية إتقان بياناتهم.
تعرف على تقنيات الذكاء الاصطناعي الرائعة الأخرى هنا.
