משחק ותיק, אסטרטגיות חדשניות

משחקי ספורט מספקים לספורטאים המתחרים ולמאמניהם נתונים כמותיים שניתן לנתח ולהבין באמצעותם תבניות ודפוסי סטטיסטיקה. הבנת תבניות ודפוסים אלה עשויה לסייע לספורטאים להשיג תוצאה טובה יותר, לדוגמה: ניתוח סטטיסטי של משחקי כדורסל מסייע למאמן להחליט באיזו טקטיקה לפעול.

בשנים האחרונות נכנסה לתחום הבינה המלאכותית, באמצעותה ניתן לנתח נתוני עתק, לשפר את ביצועי השחקנים ותוצאות המשחקים, ובהתאם לכך להשפיע על ההחלטות האסטרטגיות של המאמנים.

בינה מלאכותית זקוקה ליעד מוגדר, ולכן כשרוצים לשפר את מצבה הכללי של הקבוצה יש להתמקד במצבים ספציפיים, לדוגמה: כלי לניתוח בעיטות קרן, באמצעותו ניתן להבין את ההסתברות לבעיטות כדור לשער בהתאם למיקום השחקנים במגרש. כלי זה דורש נתונים רבים על מצב השחקנים, אך יש צורך בנתונים נוספים.

רוב הנתונים המשמשים לניתוח משחקי ספורט מבוססים על צילומים וחיישנים עם GPS, בעזרתם ניתן למדוד מדדים גופניים, יכולות פיזיות ומיקומים במגרש. על בסיס מידע זה, יחד עם רישום האירועים שהתרחשו במשחק, ניתן לפתח כלים לחיזוי מצבים עתידיים במגרש.

בנוסף, באמצעות הבינה המלאכותית ניתן לנתח ולנטר מצבים רפואיים, המאפשרים ללמוד מהו המצב שגרתי של כל שחקן ומתי הוא עלול להסתכן בפציעה.

לסיכום, באמצעות הבינה המלאכותית ניתן ללמוד את המשחק טוב יותר ולהגיע לשיאים חדשים.

סיכום הכתבה נכתב בידי מיטל אוסטרובסקי מהמרכז האקדמי לוינסקי-וינגייט

לכתבה המלאה באתר מכון דוידסון לחינוך מדעי