Z artykułu dowiesz się:
- jak szybko rośnie rynek sztucznej inteligencji w sporcie;
- jak AI wspiera poszczególne działania w branży;
- jakie wyzwania związane są z wdrożeniem tej technologii;
- jak MKOI wspiera wykorzystanie AI w sporcie.
AI ma potencjał, by zrewolucjonizować każdą dziedzinę sportu. Zainteresowanie tą technologią jest bardzo duże, ponieważ AI poprawia wyniki sportowe i bezpieczeństwo, zapewniając jednocześnie zespołom przewagę taktyczną, a także pozwala kibicom czerpać więcej radości z oglądania zawodów. Jak podaje World Metrics Report, segment AI w branży sportowej na świecie do 2030 roku osiągnie wartość 19,2 mld dol., rosnąc w tempie 31 proc. rocznie.
Jak branża sportowa korzysta z rozwiązań AI
Oto niektóre z obszarów, które sztuczna inteligencja wspomaga w różnych obszarach sportu zawodowego.
• Analiza wydajności graczy, strategia zespołowa i taktyka gry. Dzięki AI trenerzy mogą analizować ogromne ilości danych dotyczących wyników zawodników, by opracowywać taktyki gry. Np. należąca do Google’a firma Deep Mind we współpracy z piłkarskim klubem FC Liverpool opracowała rozwiązanie „Tactic AI” analizujące sposoby rozegrania rzutu rożnego. W 45 przypadkach na 50 propozycje „Tactic AI” zostały uznane za lepsze od stosowanych dotąd metod rozgrywania rzutów rożnych.
• Wirtualne środowisko treningowe. AI usprawnia szkolenie graczy za pomocą symulacji w rzeczywistości wirtualnej. Na przykład w Formule 1 zespoły wykorzystują takie symulacje w celu optymalizacji strategii wyścigowych poprzez analizę zmiennych, takich jak pogoda, konkurenci, pit-stopy (zatrzymanie się pojazdu na stanowisku obsługi technicznej), warunki na torze, kolizje i problemy mechaniczne. Symulacje identyfikują również słabe punkty samochodu.
• Zapobieganie urazom i rehabilitacja. W świecie sportu kontuzje mogą spowodować ogromne straty finansowe. Urządzenia weareables oparte na sztucznej inteligencji mogą zmniejszyć ilość urazów sportowych nawet o 30 proc. Np. zespół Seattle Seahawks stosuje AI do wykrywania graczy narażonych na ryzyko kontuzji w celu podejmowania decyzji dotyczących rotacji graczy. Natomiast programy rehabilitacyjne monitorują postępy w odzyskiwaniu sprawności po kontuzji.
• Innowacyjny sprzęt sportowy. Oto kilka przykładów. Adidas wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia inteligentnej piłki „miCoach”, która śledzi i analizuje wydajność gracza podczas treningu. Rakieta tenisowa Hìtëkw została zaprojektowana przy użyciu rozwiązań DALL-E i Midjourney. Ma mocniejszą konstrukcję i dostosowuje napięcie strun w zależności od potrzeb gracza.
• Tworzenie spersonalizowanych programów szkoleniowych. Funkcje monitorowania AI w czasie rzeczywistym śledzą postępy sportowców, zapewniając precyzyjne informacje zwrotne, które mogą udoskonalić plan treningowy.
• Zaangażowanie kibiców. Zespoły sportowe na całym świecie wykorzystują moc sztucznej inteligencji, aby dbać o dobre doświadczenia kibiców. Wimbledon utrzymuje zaangażowanie widzów podczas rozgrywek dzięki funkcji „Likelihood to Win”, przewidującej wyniki w czasie rzeczywistym.
• Personalizacja treści. Algorytmy mogą tworzyć artykuły na temat powtarzających się wydarzeń, takich jak zautomatyzowane podsumowania sportowe. W US Open sztuczna inteligencja dostarcza komentarzy i analiz w czasie rzeczywistym.
• Bilety i optymalizacja ruchu na stadionach. System rozpoznawania twarzy oparty na sztucznej inteligencji umożliwia widzom wejście na stadion bez okazywania biletów. Podczas dużych wydarzeń, takich jak np. igrzyska olimpijskie we Francji, systemy AI były wykorzystywane do zarządzania przepływem tłumu i zapewnienia bezpieczeństwa. Algorytmy analizowały zachowanie osób w obiektach sportowych, identyfikując potencjalnie niebezpieczne wzorce.
• Rekrutacja i skauting. Sztuczna inteligencja pomaga klubom identyfikować najlepszych graczy i odkrywać nowe talenty, usprawniając proces skautingu i podejmowania decyzji dotyczących ich zatrudnienia.
• Sztuczna inteligencja w sędziowaniu. Sędziowie sportowi pracują pod dużą presją i muszą podejmować decyzje w ułamku sekundy, co często prowadzi do kontrowersji. Dzięki AI proces ten staje się bardziej przejrzysty. Np. podczas mistrzostw świata w gimnastyce artystycznej w 2019 roku system Fujitsu przekształcał ruchy gimnastyczek w dane liczbowe, pomagając sędziom w bezstronnej ocenie zawodniczek.
Wyzwania związane z wykorzystaniem AI w sporcie
Jednym z głównych ograniczeń w powszechnym stosowaniu sztucznej inteligencji w sporcie są wysokie koszty związane z inwestycjami w infrastrukturę technologiczną, specjalistyczne oprogramowanie i sprzęt.
Kolejną sprawą są problemy natury etycznej. Aby sztuczna inteligencja zachowała bezstronność w sporcie, jej użycie musi być przejrzyste, inaczej zachodzi obawa, że AI będzie promować z góry przyjęte założenia lub ograniczenia i manipulować rozgrywką. Również gromadzenie danych w celu budowania modeli AI nie może budzić w graczach obaw dotyczących sposobu ich udostępniania i wykorzystywania.
W celu uporządkowania zasad dotyczących zastosowania AI w sporcie Międzynarodowy Komitet Olimpijski (MKOl) stworzył „Olympic AI Agenda”. Dokument ten został w 2024 roku wydany po raz trzeci. Jest on kontynuacją „Olympic AI Agenda 2020” i „Olympic AI Agenda 2020+5” z 2021 roku. Według agendy sztuczna inteligencja może przyczynić się do zwiększenia dostępności sportu na całym świecie, umożliwiając identyfikację talentów w najdalszych zakątkach globu. Ponadto będzie wspierać sportowców w osiąganiu ich pełnego potencjału poprzez personalizację treningów i monitorowanie zdrowia.