Inovativni AI sustavi su postavljeni kako bi unaprijedili svijet profesionalnog nogometa — počevši s udarcima iz kuta. Ti napretci predstavljaju samo djelić potencijalnog utjecaja umjetne inteligencije na sport. AI alati već pomažu u različitim aspektima igre, uključujući ključni zadatak regrutiranja igrača.
Skautiranje klubova se razvilo uz pomoć AI-a, koristeći obimne baze podataka za sugeriranje optimalnih dodataka timu na temelju intenzivne analize podataka o performansama igrača. Time je proces pretvoren u zadaću vođenu podacima, osiguravajući klubovima da su njihove odluke poduprte čvrstim dokazima.
U svijetu profesionalnog nogometa, prikuplja se ogromna količina podataka. Trening sekcije se prate pomoću senzora na tijelu, pružajući uvide u performanse, dok visoko rezolutne kamere na stadionima prate svakog igrača i loptu tijekom utakmice. Proizlazeće bogatstvo informacija ne samo poboljšava prijenos uživo već omogućuje i AI-u da analizira taktike igre, procjenjuje igrače i unaprijedi strategije za buduće utakmice.
Posebno fascinantna je uloga AI-a u planiranju i strateškoj optimizaciji. Istraživački projekti poput “Multimodalne analize za analitiku sporta” (MM4SPA) istražuju ovo pitanje analizom pozicijskih i videoskih podataka. Jedan izuzetno značajan sustav, “TacticAI,” razvijen od strane DeepMinda u suradnji s Liverpulom, treniran je na gotovo 7,200 scenarija udaraca iz kuta iz Engleske Premier lige. Savjeti sustava o pozicioniranju igrača tijekom udaraca iz kuta slični su onima ljudskih trenera, sugerirajući putanje ka uspjehu u golovima.
Jedno istraživanje je pokazalo da su nogometni stručnjaci u 90% slučajeva preferirali taktike osmišljene od strane AI-a u odnosu na ljudske savjete. Iako ovi nalazi mogu postaviti pitanja o budućoj potrebi za ljudskim trenerima, stručnjaci tvrde da integracija AI-a u sport nije o zamjeni ljudi već o jačanju njihovih sposobnosti. Kako Daniel Memmert, sportski znanstvenik, ističe, AI sustavi još uvijek zahtijevaju ljudski nadzor za identifikaciju problema, odabir alata i tumačenje rješenja. Štoviše, AI se oslanja na podatke koje moraju pružiti i tumačiti ljudi.
Unatoč nekim brigama navijača da bi tehnologija mogla otupiti nogometnu strast, Memmert vjeruje da je usvajanje AI-a neizbježno za vrhunske klubove i može koegzistirati sa tradicionalnim duhom sporta, baš kao što je uvođenje video-asistiranog suđenja pozitivno utjecalo na poštenje igre.
Važna pitanja i odgovori:
P: Kako AI utječe na regrutaciju igrača u nogometu?
O: AI značajno utječe na regrutaciju igrača analizirajući obimne baze podataka o performansama igrača kako bi sugerirao optimalne dodatke timu. To pretvara regrutaciju u proces vođen podacima i omogućuje klubovima da donose odluke potkopane dokazima.
P: Može li AI zamijeniti ljudske trenere u nogometu?
O: Iako AI može pomoći u planiranju strategija i donošenju odluka, stručnjaci ističu da nije riječ o zamjeni ljudskih trenera. Ljudski nadzor još uvijek je potreban za identifikaciju problema, odabir alata i tumačenje rješenja. AI je namijenjen jačanju, a ne zamjeni ljudskih sposobnosti.
Ključni izazovi i kontroverze:
Kvaliteta podataka: Učinkovitost AI-a ovisi o kvaliteti i količini podataka na kojima je treniran. Loši ili pristrani podaci mogu dovesti do pogrešnih analiza i odluka.
Sigurnost posla za trenere: Briga je da bi AI mogao ugroziti uloge ljudskih trenera, iako je namjera podržati ih umjesto zamijeniti ih.
Prekomjerna ovisnost o tehnologiji: Postoji potencijalna opasnost od prevelike ovisnosti o tehnologiji, što može dovesti do gubitka intuitivnog odlučivanja i originalnosti u sportu.
Prednosti:
– Poboljšanje taktičke analize: AI može pružiti dublje uvide u taktike igre i performanse igrača, što dovodi do bolje informiranih strateških odluka.
– Regrutacija vođena podacima: AI pomaže identificirati najbolje potencijalne regrute analiziranjem velikog skupa metrika performansi, doprinoseći uspješnijim sastavima timova.
– Zdravlje i performanse igrača: Pomoću senzora na tijelu i praćenih sustava, AI može nadzirati zdravlje igrača, smanjujući rizik od ozljeda i optimizirajući fizičke performanse.
– Unapređivanje režima treninga: Treneri mogu prilagoditi programe treninga na temelju AI analize kako bi unaprijedili vještine igrača i riješili slabosti.
Mankosti:
– Dehumanizacija sporta: Prevelika ovisnost o tehnologiji može učiniti sport manje ljudskim i spontanim.
– Protivljenje navijača: Tradicionalni navijači mogu se protiviti ideji integracije AI-a, bojeći se da bi to moglo oduzeti strasti i nepredvidljivost igre.
– Ravnopravnost u pristupu: Nisu svi klubovi imaju resurse za ulaganje u AI tehnologije, što potencijalno može povećati jaz između bogatih i manje bogatih momčadi.
Predloženi povezani linkovi:
– Za najnovije napretke u AI-u i njegovoj upotrebi u različitim područjima, uključujući sport, mogli bi posjetiti DeepMind.
– Da istražite presjek sporta i tehnologije, uključujući AI u nogometu, odredište poput FIFA moglo bi pružiti uvide i razvoj.
– Da zaronite u to kako AI i veliki podaci transformiraju performanse sportaša i sportske strategije, stranica poput SportTechie može pružiti vrijedne informacije.
Važno je spomenuti da stvarna implementacija i uporaba AI-a u nogometnim strategijama mora pažljivo koračati kako bi se održala ravnoteža između tehnoloških koristi i biti sporta. Kao i kod svake transformacije integracije, usvajanje AI-a u nogometu zahtijeva upravljanje promjenama u kulturi, očekivanjima i tradicionalnim načinima prihvaćanja igre.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy