Εισαγωγή
Η ραγδαία ανάπτυξη των νέων τεχνολογιών έχει καταστήσει την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) βασική κινητήρια δύναμη καινοτομίας σε πολλούς τομείς της ανθρώπινης δραστηριότητας. Η ΤΝ, που ορίζεται ως η ικανότητα των συστημάτων να εκτελούν λειτουργίες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, σε συνδυασμό με τη Μηχανική Μάθηση (ML), επιτρέπει την αυτόματη επεξεργασία και αξιοποίηση μεγάλων δεδομένων, προσφέροντας ακρίβεια και αντικειμενικότητα σε διαδικασίες που μέχρι πρόσφατα βασίζονταν αποκλειστικά στην ανθρώπινη κρίση.
Ο αθλητισμός και ειδικότερα το μπάσκετ, ως άθλημα υψηλής έντασης, ταχύτητας και τεχνικής πολυπλοκότητας, αποτελεί ιδανικό πεδίο για την αξιοποίηση της ΤΝ. Η ανάγκη για λεπτομερή ανάλυση της απόδοσης, πρόληψη τραυματισμών και εξατομίκευση της προπόνησης έχει οδηγήσει στην ενσωμάτωση έξυπνων συστημάτων που βασίζονται στη συλλογή και επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
Σκοπός του παρόντος άρθρου είναι η διερεύνηση των τρόπων με τους οποίους η ΤΝ αξιοποιείται στο μπάσκετ, με έμφαση στην προσομοίωση αγωνιστικής συμπεριφοράς και στη βελτιστοποίηση της απόδοσης των αθλητών.
Κύριο Μέρος: Εφαρμογές της AI στο Μπάσκετ
Η αξιοποίηση της ΤΝ στο μπάσκετ βασίζεται κυρίως σε δύο πυλώνες συλλογής δεδομένων:
την οπτική ανάλυση μέσω συστημάτων Computer Vision
τη χρήση φορητών συσκευών (wearables)
Τα οπτικά συστήματα, όπως τα SportVU και Second Spectrum, καταγράφουν συνεχώς τη θέση των παικτών και της μπάλας, παρέχοντας χωροχρονικά δεδομένα που καθίστανται το θεμέλιο των μοντέλων Μηχανικής Μάθησης (Li & Xu, 2021). Παράλληλα, τα wearables συλλέγουν βιομετρικά και κινησιολογικά δεδομένα που βοηθούν στην παρακολούθηση της κόπωσης, στην πρόληψη τραυματισμών και στη διαμόρφωση εξατομικευμένων προγραμμάτων προπόνησης.
Ένα από τα πιο σύνθετα και καθοριστικά στοιχεία του παιχνιδιού, η τεχνική του σουτ, αποτελεί κεντρικό πεδίο έρευνας. Σύμφωνα με τους Yan, Jiang και Liu (2023), η εφαρμογή της AI στο σουτ οργανώνεται γύρω από τέσσερις βασικούς άξονες:
την αναγνώριση στάσης και προπονητικού τύπου
την ανάλυση της κίνησης και της τροχιάς
την πρόβλεψη της επιτυχίας της εκτέλεσης
την ευφυή διόρθωση της τεχνικής
Για την ανάλυση της στάσης, χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι όρασης υπολογιστών όπως το HOG και το SIFT, οι οποίοι επιτρέπουν την εξαγωγή χωρικών χαρακτηριστικών και τη συγκριτική αξιολόγηση της τεχνικής εκτέλεσης. Η δυνατότητα αυτή καθιστά εφικτή την αντικειμενική αποτύπωση λεπτομερειών που δύσκολα εντοπίζονται με το ανθρώπινο μάτι.
Ταυτόχρονα, προγνωστικά μοντέλα ML και Deep Learning χρησιμοποιούνται για να υπολογίσουν την πιθανότητα ευστοχίας ενός σουτ, λαμβάνοντας υπόψη στοιχεία όπως η στάση σώματος, η κλίση του κορμού και η τροχιά της μπάλας.
Η πιο καινοτόμος εφαρμογή αφορά τη χρήση συστημάτων προσομοίωσης και ευφυούς διόρθωσης. Τεχνολογίες όπως το OpenPose επιτρέπουν την καταγραφή και την ανάλυση της ανθρώπινης στάσης σε πραγματικό χρόνο, ενώ μοντέλα 3D ανακατασκευής βοηθούν στην ανίχνευση αποκλίσεων από την ιδανική τεχνική εκτέλεση. Όπως υποστηρίζει ο Bu (2023), τα Ευφυή Συστήματα Προπόνησης προσφέρουν στους αθλητές άμεση ανατροφοδότηση, προτείνοντας διορθωτικές κινήσεις που βασίζονται σε ακριβή δεδομένα και όχι σε υποκειμενική παρατήρηση.
Επιπλέον, η συνδυαστική αξιοποίηση των δεδομένων επιτρέπει την ανάλυση τακτικών μοτίβων, διευκολύνοντας τους προπονητές στην επιλογή στρατηγικών που μεγιστοποιούν την απόδοση της ομάδας.
Τα οφέλη της χρήσης AI στο μπάσκετ είναι σημαντικά:
μεγαλύτερη ακρίβεια στην αξιολόγηση
αντικειμενικότητα στη λήψη αποφάσεων
εξατομικευμένη προπόνηση
καλύτερη διαχείριση της φυσικής κατάστασης
ενίσχυση της απόδοσης μέσω επιστημονικών μεθόδων
Ωστόσο, οι τεχνολογίες αυτές δεν στερούνται προκλήσεων. Η αποτελεσματικότητά τους εξαρτάται από την ποιότητα και την ποσότητα των δεδομένων, το υψηλό κόστος ανάπτυξης και εγκατάστασης, καθώς και τον κίνδυνο υπερβολικής εξάρτησης από τις μετρήσεις εις βάρος της ανθρώπινης κρίσης, της δημιουργικότητας και του ενστίκτου.
Συμπέρασμα
Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει επιφέρει βαθύ μετασχηματισμό στον τρόπο με τον οποίο αναλύεται, διδάσκεται και παίζεται το μπάσκετ. Μέσα από την προσομοίωση συμπεριφοράς και τη βελτιστοποίηση της τεχνικής εκτέλεσης, οι αθλητές αποκτούν πρόσβαση σε υψηλής ακρίβειας ανατροφοδότηση που ενισχύει την απόδοσή τους.
Το μέλλον της ΤΝ στον αθλητισμό προδιαγράφεται ελπιδοφόρο, με την προοπτική συνδυασμού οπτικών συστημάτων, wearables και προηγμένων μοντέλων ML για τη δημιουργία ολοκληρωμένων συστημάτων υποστήριξης. Παράλληλα, η ανθρώπινη εμπειρία και το αθλητικό ένστικτο θα πρέπει να συνεχίσουν να αποτελούν τον πυρήνα της διαδικασίας λήψης αποφάσεων.
Η πρόκληση της επόμενης δεκαετίας θα είναι η επίτευξη της ιδανικής ισορροπίας ανάμεσα στην τεχνολογική υποστήριξη και την ανθρώπινη δημιουργικότητα.
Βιβλιογραφία
Li, B., & Xu, X. (2021). Application of Artificial Intelligence in Basketball Sport. Journal of Education, Health and Sport, 11(7), 54–67.
Bu, X. (2023). Exploration of Intelligent Coaching Systems: The Application of Artificial Intelligence in Basketball Training. Saudi Journal of Humanities and Social Sciences, 8(9), 290–295.
Yan, W., Jiang, X., & Liu, P. (2023). A Review of Basketball Shooting Analysis Based on Artificial Intelligence. IEEE Access, 11, 87344–87365.
Σημείωση:
Η δομή, η οργάνωση περιεχομένου και η διατύπωση του παρόντος κειμένου υποστηρίχθηκαν από μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης.
* Συγγραφέας: Στυλιανή Κουράτορα
Ιδιότητα/Ίδρυμα: BSc Τμήμα Επιστήμης Φυσικής Αγωγής και Αθλητισμού (ΤΕΦΑΑ), Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ)
Όλες οι σημαντικές και έκτακτες ειδήσεις σήμερα
Παν.Πατρών: Tο 1ο στην Ελλάδα Πανεπιστημιακό Πιστοποιητικό ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ για εκπαιδευτικούς
Η πιο εύκολη Πιστοποίηση Αγγλικών στην Ελλάδα σε 2 ημέρες στα χέρια σου - Δίνεις από το σπίτι σου
Πανεπιστήμιο Αιγαίου: Το κορυφαίο πρόγραμμα ειδικής αγωγής στην Ελλάδα - Αιτήσεις έως 18/12
Μοριοδοτούμενο σεμινάριο Ειδικής Αγωγής Πανεπιστημίου Πατρών με μόνο 60 ευρώ
