היחידה הטכנולוגית של בנק סברבנק, בשיתוף פעולה עם מכון AIRI ו-PFC CSKA, ביצעה פריצה חשובה בעולם הספורט על ידי פיתוח דגם של הבינה המלאכותית המיועד להערכת הפוטנציאל של שחקני כדורגל ולייצור אסטרטגיות לצמיחתם.
דגם זה של הבינה המלאכותית מהווה שינוי פרדיגמטי בניהול ובאופטימיזציה של אסטרטגיות במועדוני כדורגל, על סמך גישה מבוססת נתונים שנוגעת למעבר על שיטות המסורתיות. הדגם הזה מהווה כלי מהפכני בתעשיית הספורט, צפוי לשפר את תהליכי קבלת ההחלטות בנושא בחירת השחקנים, התאמות באסטרטגיות משחק וניהול כללי של המועדון.
אנדריי בלבצה הביע אופטימיות על פרויקט זה, וציין את יכולת המערכת למהפוכה באימון הספורטאי. הוא חשף את פונקציות הרב-פנים של הדגם של הבינה המלאכותית בפורום הכלכלי הבינלאומי ה-XXVII של פטרבורג. המערכת הזו כוללת אלגוריתמים חדשניים להערכת ביצועי הקבוצה ולפוטנציאל השחקנים, וכן לתת עצות למנכ"לי המועדונים ולצוותי האימון.
אחת המימדים המבטיחים ביותר בטכנולוגיה זו היא המיקוד שלה על קידום ילדים וצעירים. עם היכולות המתקדמות של הבינה המלאכותית, מועדונים יכולים לזהות ולטפח שחקנים מוכשרים עוד בשלב מוקדם, בונים מסלול לכוכבים עתידיים בעולם הספורט. זה מתאים לחזון הכללי של בנק סברבנק לשלב טכנולוגיית בינה מלאכותית בתחומים כמו הספורט לקידום התקדמות ויעילות.
שאלות מרכזיות ותשובות:
1. במה הדגם הזה של הבינה המלאכותית שונה ממסמכי כיפון טרדיציים בכדורגל?
הדגם הזה של הבינה המלאכותית מושך על נתונים ואלגוריתמי למידת מכונה כדי להעריך באופן אובייקטיבי את יכולתם ואת הפוטנציאל של השחקנים. גישות טרדיציוניות נוהגות לסמוך על השיקול הסובייקטיבי של כיצד שופטים ומאמנים. המערכת של הבינה המלאכותית מספקת ניתוח יותר מורכב של ביצועי השחקנים, כולל אספקת ניתוחים על עברים שאינם מיידיים למשתפי פעולה.
2. כיצד טכנולוגיה זו עשויה לשנות את האופן בו מועדוני כדורגל פועלים?
מועדוני כדורגל יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לקבל החלטות מסודרות יותר בנוגע לבחירת השחקנים, לפיתוח, ולאסטרטגיה משחק. היא יכולה לפשט את תהליכי הכיפון, לאפטימיזציה של אימונים לשחקנים משתי אישיים, ולספק תובנות מתקפות למשחקים עתידיים. בגרל הגדול, זה עשוי להוביל לניהול מועדוני צמותי יותר וליתרונות מתחרותיים במגרש.
3. מהם האתגרים או הפולמוסים האפשריים הקשורים לדגם זה של הבינה המלאכותית?
יתכן שישנן חששות מתוך עניין לגבי פרטיות הנתונים והשימוש האתי בנתוני השחקנים, במיוחיד כאלה של קטינים. בנוסף, ההסתמכות הרצינית על טכנולוגיה זו עשויה להפחיד מהתקפות חוו"ד טבעיות והוביל אולי למרד מפוריפידי כדורגל. מאזן בין שימוש בטכנולוגיה ושיקר מאסותי הוא נושא רגיש.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– הערכות עצמיות: הבינה המלאכותית יכולה לספק טפי תמיכה נוק אובייקטיבית ואיחודי לשיקולי פוטנציאל וביצועי השחקנים.
– זיהוי תלפול: מועדונים יכולים לזהות צעירים ככל האפשר מוקדם, מה שעשוי להיות מהותי בעבור התפתחות שחקן והצלחת מועדון.
– ידע צלבי: הדגם יכול לחקות שני התרגילים לעזור בדפיקת אסטרטגיות טקטיות.
– יעלות: מפחית זמנים ומשאבים הנדרשים לסקירה וניתוח.
חסרונות:
– סיכוני פרטיות הנתונים: איסוף וניתוח של השחקן מעצים דיו על מנהלת פרטיות שיש להתמנה אבהילה.
– הסתמכות יתר: יש סיכון שאיייעוצי נאבה יהיה יותר כשהאייז עשוי להתפס כבלתי רגיל או ר"י תיול להבעת בנו האדם.
– נגישות: מערכות בינה מתקדאה יכולות להיות גבויות, ואולי להרחיב אומללי בינותי מעושר ומסוך.
לקריאת עזרה על טכנולוגיית הבינה המלאכותית ואינבציות, תוכל למצוא את הקישורים הבאים מעניינים:
– מכון AIRI
– בנק סברבנק
– PFC CSKA
כל אחד מהקישורים הללו מפנה אל הדומיין הראשי של הארגונים הרלוונטיים המעורבים בפיתוח הדגמא על בחירת כדורגל.