تطبيق وتأثير الذكاء الاصطناعي في كرة السلة و NBA

بفضل التطورات التكنولوجية، أصبح تفاعل المعجبين وتحليلات اللاعبين جزءًا مهمًا من صناعة الرياضة. أصبحت الأحداث الرياضية مدفوعة بشكل متزايد بالبيانات، ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في هذا التحول.

في السابق، رأينا كيف أحدثت تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية، التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على رؤية وفهم ما يحدث في الملعب، تأثيرًا كبيرًا في مجالات مثل الفورمولا واحد والألعاب الأولمبية. وبالمثل، تتصدر الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) عناوين الأخبار مؤخرًا لاستخدامها الذكاء الاصطناعي بطرق جديدة ومبتكرة. 

ومع ذلك، دخلت NBA في محادثة الذكاء الاصطناعي منذ فترة. منذ أن بدأت الرابطة في عام 1949، كانت سريعة في تبني تقنيات جديدة للتواصل مع المعجبين وتحسين اللعبة. 

اليوم، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 ترتقي بتحليلات أداء كرة السلة خطوة إلى الأمام من خلال تمكين اكتشاف الأجسام وتتبعها في الوقت الفعلي. يسهّل الذكاء الاصطناعي للرؤية تحليل اللعبة أثناء اللعب والحصول على فهم أفضل لما يحدث.

في هذه المقالة، نلقي نظرة فاحصة على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية بإعادة تشكيل كرة السلة. سنناقش كيف تساعد هذه التقنيات الفرق في track اللاعبين في الوقت الفعلي، وتحليل بيانات الأداء بدقة أكبر، واتخاذ قرارات تدريبية أكثر ذكاءً، وخلق تجربة أفضل للجماهير.

صعود الذكاء الاصطناعي في تحليلات الرياضة

قبل أن نتعمق في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين مباريات كرة السلة، دعنا نلقي نظرة على كيفية تطور الذكاء الاصطناعي في الرياضة على مر السنين. 

في الأيام الأولى، اعتمدت تحليلات الرياضة في الغالب على الإحصائيات الأساسية وحفظ السجلات اليدوي. بدأ ذلك في التغير في عام 1997، عندما بدأت أنظمة تتبع اللاعبين القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل Prozone، في التقاط بيانات حركة اللاعبين. 

بحلول عام 2009، اتخذت الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) خطوة كبيرة إلى الأمام مع نظام SportVU المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتتبع الكرة واللاعبين. وقد مثّل ذلك علامة فارقة جديدة أتاحت تحليلات تفصيلية وغنية بالبيانات غيرت الطريقة التي تنظر بها الفرق إلى أداء اللاعبين واستراتيجية اللعب.

‍

في السنوات القليلة الماضية، شهدنا مجموعة واسعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الرياضة - من تعلم الآلة للتحليلات التنبؤية إلى الرؤية الحاسوبية للتحليل في الوقت الفعلي والروبوتات التي تساعد في التدريب.

مع استمرار تطور هذه التقنيات، أصبحت التحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي شائعة في كل من الأحداث والممارسات الرياضية، مما يساعد الفرق على اكتساب ميزة تنافسية ومنح المشجعين رؤى أعمق في الألعاب التي يحبونها.

طرق مبتكرة تستخدم بها الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) الذكاء الاصطناعي 

إحدى أكثر الطرق إثارة التي تم بها إدخال الذكاء الاصطناعي إلى الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) هذا الموسم هي من خلال الروبوتات. يقود فريق غولدن ستايت ووريورز الطريق بمبادرة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الخاصة بهم، وهو نظام متطور من الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد أثناء الدورات التدريبية. 

تساعد هذه الروبوتات في كل شيء بدءًا من التدريبات على الارتداد والتمرير وحتى محاكاة اللعب الدفاعي، مما يتيح للاعبين الحصول على تعليقات فورية على أدائهم. 

في مقطع فيديو نشره الفريق، علق لاعب الارتكاز في فريق غولدن ستايت ووريورز ستيف كوري بأنه على الرغم من أن الأمر بدا غريبًا في البداية، إلا أن الروبوتات سرعان ما أصبحت جزءًا لا يتجزأ من روتينهم التدريبي.

‍

فيما يلي بعض الطرق الأخرى الرائعة التي تستخدم بها الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) الذكاء الاصطناعي:

• تتبع اللاعبين في الوقت الحقيقي: يستخدم الدوري رؤية الكمبيوتر track تحركات اللاعبين ومراكزهم في الوقت الفعلي. وهذا يعطي المدربين رؤى فورية ويساعد على تعديل الاستراتيجيات أثناء اللعب.
  ‍
• جدولة المباريات المحسّنة: تستخدم الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية وأداء اللاعبين واللوجستيات لإنشاء جداول مباريات تعزز مشاركة المشاهدين وتبسط الموسم.
  ‍
• تعزيز التفاعل على وسائل التواصل الاجتماعي: يُستخدم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا في إنشاء مقاطع فيديو لأهم اللحظات ومقاطع مخصصة عن طريق تقسيم لقطات المباراة، مما يسهل على الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) التواصل مع المشجعين في جميع أنحاء العالم.

التنبؤ بنتائج المباريات: نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل متقدم للرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA)

ركزت قمة تكنولوجيا كل النجوم للرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) لعام 2025 بشكل أساسي على ابتكارات الذكاء الاصطناعي. في الواقع، في بودكاست حديث، أوضح داريل موري، رئيس العمليات المتعلقة بكرة السلة في فريق فيلادلفيا سفنتي سيكسرز، كيف أصبح الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، جزءًا لا يتجزأ من عملية صنع القرار.

لاحظ موري: "نحن نستخدم النماذج بالتأكيد كصوت في أي قرار"، مؤكدًا أن الذكاء الاصطناعي يلعب الآن دورًا في تقييم كل شيء بدءًا من اختيارات اللاعبين في الدرافت وحتى استراتيجيات اللعب. تجمع هذه النماذج بين البيانات في الوقت الفعلي والأداء التاريخي والرؤى الأخرى للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج، مما يضيف طبقة جديدة من الدقة إلى الطريقة التي تخطط بها الفرق للمستقبل.

تابع موري ليشرح دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في هذه العملية: "اتضح أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تعمل بشكل جيد إلى حد ما في التنبؤ. إنهم ما زالوا لا يتفوقون على الإنسان، مثل المتنبئين الخارقين... إنهم يضيفون إشارة فوق الكشافة والأشياء من هذا القبيل. لذلك سنعاملهم تقريبًا مثل كشاف واحد." 

بمرور الوقت، مع تحسن هذه النماذج، قد تلعب دورًا أكبر في تشكيل مستقبل الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA).

كيف يمكن لـ YOLO11 track اللاعبين وحركة الكرة في كرة السلة

إذًا، كيف تعمل تطبيقات Vision AI مثل تتبع اللاعب في الوقت الفعلي في كرة السلة؟ دعنا نرجع خطوة إلى الوراء ونتناول التفاصيل التقنية. 

تدعم نماذج مثل YOLO11 مجموعة من مهام الرؤية الحاسوبية، مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة النماذج، وتتبع الأجسام. وبفضل هذه الإمكانيات، يمكن ل YOLO11 معالجة كل إطار فيديو لمباراة كرة سلة في الوقت الفعلي. 

على سبيل المثال، إذا أردنا track وقت مرور الكرة عبر السلة أو عند حدوث ضربة قاضية، يمكن لنظام الرؤية الحاسوبية المدمج مع YOLO11 detect الكرة track عندما تترك يد اللاعب وتنتقل عبر الهواء وتلامس اللوحة الخلفية والسلة لتسجيل هدف.

مثال جيد آخر هو استخدام قدرات تقدير الوضعية في YOLO11. يتضمن تقدير الوضعية تحديد وتتبع النقاط الرئيسية على جسم اللاعب، مثل المرفقين والركبتين والوركين، في كل إطار من الفيديو. ويمكن استخدام ذلك لإنشاء خريطة مفصّلة لحركة اللاعب، لا تُظهر فقط مكان تواجده في الملعب، بل أيضاً كيفية تحركه خلال اللحظات المهمة. يمكن بعد ذلك استخدام الرؤى التي تم جمعها لتحليل الأداء، وصقل تقنيات التدريب، وحتى المساعدة في تقليل مخاطر الإصابات.

‍

استخدام YOLO11 لمساعدة الحكّام المدعوم بالذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى تعقب اللاعبين وتحليل حركة الكرة، يمكن استخدام YOLO11 لمساعدة الحكام المدعومين بالذكاء الاصطناعي، مما يساعد على detect الأخطاء واللعب خارج الحدود وغيرها من الانتهاكات في الوقت الفعلي. 

من خلال تحليل لقطات الفيديو إطارًا بإطار، يمكن للرؤية الاصطناعية تزويد الحكام برؤى إضافية لتقليل الأخطاء البشرية. ويمكن أيضًا دمجها في أنظمة الإعادة الفورية للإشارة تلقائيًا إلى اللحظات التي تحتاج إلى مراجعة، مما يجعل العملية أسرع وأكثر موثوقية.

على سبيل المثال، إذا خرج أحد اللاعبين عن حدود الملعب، يمكن YOLO11 detect موضع قدميه بالنسبة لخطوط الملعب وتنبيه المسؤولين على الفور. كما يمكن للنموذج track التلامس الجسدي المفرط بين اللاعبين للمساعدة في تحديد الأخطاء. 

وبالمثل، في المواقف التي تكون فيها الكرة في حالة حركة، يمكن YOLO11 تحليل مسارها لتحديد ما إذا كانت الكرة قد عبرت خط الثلاث نقاط بالكامل قبل التسديد أو إذا حدث انتهاك لحارس المرمى. من خلال أتمتة هذه الاكتشافات، يمكن لمساعدة الحكام التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تحسين دقة التحكيم، وتقليل القرارات المثيرة للجدل، وجعل اللعبة أكثر عدلاً للاعبين والفرق.

إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في تدريب واستراتيجية كرة السلة

إن استخدام الذكاء الاصطناعي في كرة السلة يغير كل شيء بدءًا من أداء اللاعب وحتى تفاعل المشجعين، مما يفتح طرقًا جديدة لتحليل اللعبة واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. إليك نظرة سريعة على بعض المزايا التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لفرق ومنظمات كرة السلة:

• اتخاذ قرارات أفضل: من خلال النظر في مصادر بيانات متعددة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي دعم القرارات الموضوعية في مجالات مثل إدارة قائمة اللاعبين والتكتيكات داخل اللعبة.
  ‍
• تدريب مخصص: من خلال تحليل بيانات اللاعب، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إنشاء برامج تدريب مخصصة تعزز المهارات وتقلل من مخاطر الإصابة.
  ‍
• تحسين استكشاف المواهب: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات عبر مواسم ودوريات متعددة، مما يساعد الفرق على تحديد المواهب الواعدة واكتشاف الجواهر الخفية.

في حين أن هناك فوائد واضحة، إلا أن تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأتي مع مجموعة التحديات الخاصة به. فيما يلي بعض القيود والاعتبارات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

• قضايا خصوصية البيانات: يثير جمع وتحليل بيانات اللاعبين المكثفة مخاوف بشأن أمن البيانات والخصوصية الفردية.
  ‍
• التعامل مع عدم اليقين: قد تكافح نماذج الذكاء الاصطناعي لحساب العوامل العفوية والعاطفية التي غالبًا ما تحدد الرياضات الحية.
  ‍
• الاعتماد المفرط على البيانات: قد يؤدي الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي إلى التقليل من أهمية حدس المدرب والطبيعة غير المتوقعة للعبة.

الذكاء الاصطناعي في كرة السلة هو ضربة ساحقة

يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف كرة السلة بطرق مثيرة. من تتبع اللاعبين في الوقت الفعلي باستخدام YOLO11 إلى النماذج التنبؤية التي تساعد المدربين على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، تمنح هذه التقنيات الفرق أدوات جديدة لتحليل اللعبة وتحسين الأداء. 

تستخدم الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) بالفعل الذكاء الاصطناعي في كل شيء بدءًا من تحسين جداول المباريات وإنشاء مقاطع فيديو تلقائية لأهم الأحداث وحتى تحسين استراتيجيات التدريب وتعزيز تفاعل المشجعين. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع تحليلات أكثر دقة، ومنعًا أفضل للإصابات، ورؤى أعمق حول أداء اللاعب.

لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة و الرؤية الحاسوبية في الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا واجعل مشاريع الرؤية الاصطناعية الخاصة بك تنبض بالحياة.