الذكاء الاصطناعي وصناعة الرياضة | ||||
| المجلة العلمية للبحوث التطبيقية في المجال الرياضى | ||||
| Article 3, Volume 3, Issue 1, January 2023, Page 54-88 PDF (1.38 MB) | ||||
| Document Type: البحوث التطبيقية والدراسات والتراجم والمقالات العلمية التي تتمتع بالأصالة والحداثة والابتکار | ||||
| DOI: 10.21608/sjpc.2023.276515 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
أ.د/ محمد إبراهيم المليجى 
| ||||
| كلية التربية الرياضية - جامعة الزقازيق | ||||
| Abstract | ||||
| يلقى المقال الضوء على العديد من الفوائد المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الرياضة، فيمكن أن يساعد الفرق الرياضية على توفير الوقت والمال مع تحسين الأداء أيضًا، فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في خفض نفقات تحليل أفلام الفيديو التي يحتاج المدربون إلى مراجعتها، يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء برامج تدريب مخصصة للرياضيين بناءً على احتياجاتهم الخاصة، وهناك ميزة أخرى مهمة للغاية وهي أن الذكاء الاصطناعي يحتوي أيضًا على إمكانية مساعدة الفرق الصغيرة على التنافس ضد الفرق الكبيرة من خلال تزويدهم بإمكانية الوصول إلى نفس البيانات والأدوات التي تمتلكها الفرق الأكثر شهرة. لقد تحدثنا قليلاً عن الصناعة نفسها واستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة بشكل عام، الآن دعونا نتعمق في بعض التطبيقات ونستخدم حالات الذكاء الاصطناعي في صناعة الرياضة. إنشاء نماذج تنبؤية لأداء اللاعب - Create Predictive Models: النمذجة التنبؤية Predictive Modeling هي نوع من الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية، وغالبًا ما يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في التطبيقات التسويقية والمالية. ومع ذلك، يتم استخدامه أيضًا في الألعاب الرياضية للتنبؤ بأداء اللاعب. ويمكن استخدام النماذج التنبؤية لتحديد اللاعبين المحتمل تعرضهم للإصابة أو ضعف الأداء، كما يمكن للمدربين والمديرين استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات بشأن تناوب اللاعبين واستراتيجية اللعبة. بالإضافة ما تقدم، يمكن استخدام النمذجة التنبؤية لتحديد اللاعبين الذين يحتمل أن يكون لديهم مواسم توهج أو تألق، حيث يمكن للفرق استخدام هذه المعلومات لإجراء صفقات أو توقيعات. تتمثل إحدى طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء نماذج تنبؤية لأداء اللاعب في استخدام خوارزميات التعلم الآلي Machine Learning Algorithms لتحليل البيانات حول الأداء السابق، حيث تتضمن هذه البيانات إحصائيات اللاعب والإصابات والسجلات التأديبية، ومن خلال تحليل هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بكيفية أداء اللاعب في المستقبل، كما يمكن استخدام هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أيضاً لعمل تنبؤات حول عدد من الأشياء المختلفة، مثل: ما مدى احتمالية إصابة اللاعب؟ ما مدى احتمالية أن ينخفض أداء اللاعب في فترة معينة؟ ما مدى احتمالية تألق اللاعب في الفترة القادمة؟ تحليل المباريات وتحديد الأنماط والاتجاهات - Analysis of Matches: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المباريات Analysis of Matches له فوائد عديدة، يمكن أن يساعد الفرق الرياضية على تحديد الأنماط والاتجاهات التي ربما لم يكونوا على دراية بها، كما يمكن أن يساعدهم ذلك في اتخاذ قرارات استراتيجيةStrategic Decisions أفضل أثناء اللعب، مما يمنحهم ميزة تنافسية. وتتمثل إحدى طرق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المباريات في استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد وتتبع حركات وسلوكيات اللاعبين أو المدربين أو الحكام أو غيرهم في الملعب، وهذا الإجراء يمكن أن يساعد الفرق الرياضية على فهم حركة اللاعبين واستمرارية اللعبة بشكل أفضل، بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم أداء اللاعبين Evaluate Players Performance، كما يمكن أن يساعد ذلك الفرق الرياضية على تحديد اللاعبين الذين يؤدون أداءً جيدًا، وأيهم يحتاج إلى التحسين. | ||||
| Keywords | ||||
| الذكاء الاصطناعي; صناعة الرياضة; خوارزميات التعلم الآلي | ||||
|
Statistics Article View: 2,712 PDF Download: 20,879 |
||||
