Google Translate

  • Türkçe
  • English
  • العربية
  • Pусский

 

 

Moneyball filmi, pek çok şey arasında, sporda veri odaklı performans optimizasyonunun ana örneği olarak düşünülebiliyor. Filmi izlememiş veya kitabı okumamış olanlar için, Oakland Athletics’in genel müdürü Billy Beane’in, ekibin küçük bütçesine rağmen rekabetçi bir ekip oluşturmak için istatistiksel verileri ve analizleri nasıl kullandığı hakkındaki hikayeyi anlatıyor. Oyuncuların kişisel istatistiklerini analiz ederek toplanan ekibi, çoğunlukla ücretsiz elde edilen veriler beklenmedik bir şekilde verimli bir sezon geçiriyor ve benzeri görülmemiş seviyelere ulaşıyor. 2002'nin tarihi sezonunda, Oakland Athletics, bütçelerini çok daha ağır basan Major League Baseball (MLB) 'nin en iyi takımlarına karşı mücadele ettiği biliniyor. Ekibin başarıları - en önemlisi 20 oyun kazanan çizgisi - veri odaklı bir yaklaşımın kaynak eksikliğini büyük ölçüde telafi edip etkili karar vermeyi sağlayarak performansı nasıl artırabileceğini gösteriyor.

            

10 yıldan fazla bir süredir Moneyball’dan sonra spor dünyası sıçrama yaşadığı biliniyor. Spor analitiği için büyük verilerin kullanılması en önemlisi olan teknolojiyi giderek daha fazla içeriyor. Sporda yapay zekanın tanıtımıyla, oyunların oynanmasından dünyadaki hayranlar tarafından deneyimlendiklerine kadar başka bir değişim dalgasına tanık oluyoruz.

 

Yapay Zekanın Sporda Kullanımı

 

Dünyada ölçülemeyen birkaç şey var. Ölçülebilen her şey, veri analizi ve yapay zeka kullanılarak hassasiyetle tahmin edilebiliyor. Spor dünyası, yapay zekanın kullanımı için ideal kılan bu ölçülebilir unsurlarda bol miktarda bulunuyor. Yapay zekanın spordaki uygulamaları son yıllarda yaygın bir manzara haline geliyor. Büyüyen yetenekleriyle yarattıkları olumlu etki göz önüne alındığında, spor alanına girmeye devam ediyor.

 

Keşif ve İşe Alma

 

İnsanlar nesnel, nicel ölçütler kullanılarak değerlendirilemekten uzak olsa da, performansları kesinlikle nicel incelemeye tabi tutulabiliyor. Beyzbol, futbol ya da başka bir oyun gibi spor takımları, oyuncuların bireysel performans verilerini artan bir uyum ve potansiyel ölçüsü olarak kullanıyor. Bununla birlikte, potansiyel askerleri bulmak için kullanılan performans verileri, yalnızca ev koşuları, hedefler veya pasolar gibi açıkça bilinen istatistikleri kullanmak anlamına gelmiyor, aynı zamanda birden fazla faktörü dikkate alan daha karmaşık ölçümleri kullanmak anlamına gelmiyor. İnsanların algısal kısıtlamaları, bu ölçümleri doğru bir şekilde kaydetmelerini ve değerlendirmelerini engelleyebiliyor. Büyük veri ve yapay zekanın spor yönetimine girişi ile gelecekteki başarının bu göstergelerinin kaydedilmesi ve ölçülmesi süreci daha kolay ve daha güvenilir hale geliyor.

 

AI, oyuncuların onlara yatırım yapmadan önce gelecekteki potansiyelini tahmin etmek için sporda iyi belgelenen geçmiş verilerini ve yeni yetenek alınırken sağ teklif vermelerine oyuncuların piyasa değerleri tahmin etmek için kullanılabiliyor.

 

Eğitim ve Performans Analizi

 

Yukarıda bahsedildiği gibi, yapılan atılan pasif geçişler, atılan goller vb. genel ölçümleri kullanmak hem bireysel hem de toplu olarak performansları doğru bir şekilde değerlendirmenin en iyi yolu değil. Herhangi bir spordaki performansları ölçmek için analistlerin ve koçların bireysel oyunculara ve toplu performanslara ilişkin çok sayıda veri noktasını analiz etmeleri gerekiyor. Bu, oyuncuların üstünlük gösterdiği alanları ve geriledikleri bölgeleri tanımlamalarına yardımcı oluyor. Tek tek oyuncuların bir takımdaki rolüne bağlı olarak, katkılarını değerlendirme ölçütleri değişiyor. Örneğin futbolda, forvet veya hücum oyuncularının ana performans göstergeleri orta saha oyuncusu (yaratıcı oyuncular) ve savunuculardan (savunma oyuncuları) farklı. Performansın tüm yönleri ölçülememesine rağmen (şu an itibariyle), oyuncunun oyununun büyüyen bir kısmı ölçülebilir ve dolayısıyla ölçülebilir hale geliyor. Bu, nitel özellikler ve nicel değişkenler arasındaki korelasyonları türetmek için yapay zeka kullanarak ve ardından oyuncuların karşılık gelen nitel değerini tahmin etmek için bu değişkenleri ölçerek mümkün.

 

AI, oyunlara hazırlanırken rakiplerin taktiklerindeki, güçlü ve zayıf yönlerindeki kalıpları tanımlamak için de kullanılabiliyor. Bu, antrenörlerin muhalefet değerlendirmelerine dayanarak ayrıntılı oyun alanları tasarlamalarına ve zafer olasılığını en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı oluyor.

 

Sağlık, Spor ve Güvenliği Koruma       

 

AI'nın tanıtılmasının sağlık endüstrisini farklı şekillerde dönüştürdüğü bilinen bir gerçek. AI'nın olağanüstü prediktif ve tanısal özellikleri, fiziksel sağlık ve zindeliğin en önemli olduğu spor alanında da uygulanabiliyor. Sporun özü en yüksek fiziksel durumun korunması olduğundan, spor takımları oyuncularının fiziksel ve zihinsel iyiliğine büyük yatırım yapıyor. Oyuncularının sağlık ve zindeliğini sağlama arayışında, oyuncu sağlığına teknolojik araçlar giderek daha fazla dahil ediliyor. AI, bu takımların tıbbi kitlerinde en son araç haline geliyor. Oyuncular düzenli olarak çeşitli sağlık parametrelerini ve oyuncuların hareketlerini değerlendirmek için AI hareketlerini değerlendirmek için fiziksel testlerden geçerler ve hatta erken yorgunluk, stres kaynaklı sakatlık bulgularını bile tespit edebiliyor. Bu, spor organizasyonlarının sağlık ekiplerinin oyuncularının zindeliğini korumalarına ve zamanında harekete geçerek sakatlıklardan korunmalarına yardımcı olabiliyor.

 

Birçok lider ekip, oyuncuların genel oyuncu sağlığını takip etmelerine yardımcı olmak için uygulamadaki hareketlerini ve fiziksel parametrelerini izlemek için giyilebilir teknolojiyi kullanıyor. AI sistemleri, kas-iskelet sistemi veya kardiyovasküler problemleri geliştiren oyuncuların göstergesi olan işaretleri belirlemek için bu giyilebilir ürünler tarafından toplanan veri akışını sürekli olarak analiz etmek için kullanılabiliyor. Bu, spor takımlarının en değerli varlıklarını uzun vadede rekabetçi sezonlar boyunca en iyi koşullarda tutmalarını sağlayabiliyor.

 

Yayın ve Akış

 

Oyuncular ve spor yöneticileri için sporda devrim yapmanın yanı sıra, AI canlı yayında devrim yapabiliyor ve izleyicilerin sporu deneyimleme şeklini etkileyebiliyor. AI, yayıncıların spor etkinliklerinden para kazanma yöntemlerini değiştirmeye de ayarlanıyor. Sahadaki olaylara dayanarak, AI sistemleri, görüntüleyenlerin ekranlarında görüntülenecek doğru kamera açısını otomatik olarak seçmek için kullanılabiliyor. İzleyicinin konumu ve dil tercihlerine bağlı olarak farklı dillerde canlı etkinlikler için altyazıları otomatik olarak sağlayabiliyor. Yapay zeka sistemleri, sporcuların reklam alanlarındaki kalabalık heyecan seviyelerine dayalı reklamlar sunmak için doğru fırsatları belirlemek, yayıncıların para kazanma fırsatlarını reklam satışlarıyla etkin bir şekilde kullanmalarını sağlamak için de kullanılabiliyor.

            

Sporda yapay zekanın kullanılmasının, yarışma sonuçlarının tahminini daha kesin ve güvenilir hale getireceğinden şüphe yok. Spora ne kadar öngörülebilirlik ve kesinlik kazandırmaya çalıştığımızdan bağımsız olarak, insan elementi sayesinde her zaman öngörülemezlik ve sürpriz unsuru oluyor. Ne de olsa, sporu dünyanın dört bir yanından gelen izleyiciler için heyecan verici ve etkileyici yapan şey. Spor kitlelere hayran kaldığı sürece, işletmeler bundan her zaman faydalanma şansına sahip oluyor. Spor dünyasından elde edilecek kar olduğu sürece, spor için teknolojiye yatırım ve katılım devam ediyor.

 

Kaynak: Tıklayınız