بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
كرة القدم، أو كرة القدم، يتفق المشجعون حول العالم على أنها لعبة جميلة. وبفضل التطورات الحديثة في مجال التكنولوجيا، وخاصة الذكاء الاصطناعي (AI)، أصبحت اللعبة أكثر جاذبية وإثارة من أي وقت مضى. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك بطولة كرة القدم الروبوتية التي أُقيمت مؤخراً في الصين، حيث تعرفت الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على الحركة، وتفاعلت مع اللعب، واتخذت قراراتها على أرض الملعب من تلقاء نفسها.
في واقع الأمر، يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايد الأهمية في هذه الرياضة. في جميع بطولات كرة القدم الكبرى، فهو يعيد تعريف الطريقة التي تتدرب بها الفرق وتتنافس وتخطط للاستراتيجية.
أصبح بإمكان المدربين والمحللين الآن دراسة الآلاف من التصرفات داخل المباراة بسهولة، بدءًا من دقة التمرير وكثافة الضغط إلى تمركز اللاعبين وشكل الفريق بشكل عام. هذه قفزة هائلة إلى الأمام مقارنة بمراجعة الفيديو اليدوية، والتي كانت بطيئة وتستغرق وقتاً طويلاً. فمع الذكاء الاصطناعي، تحصل الفرق على رؤى سريعة قائمة على البيانات تساعدهم على detect الأنماط وتعديل التكتيكات وتحسين الأداء بكفاءة أكبر بكثير.
أحد المحركات الرئيسية لهذا التقدم هو الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من تفسير المعلومات البصرية. نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 ونموذج Ultralytics YOLO26 القادم لتحليل لقطات المباريات track كل لاعب ومتابعة الكرة detect الأحداث الرئيسية في الوقت الفعلي.
الشكل 1. مثال على استخدام Ultralytics YOLO11 detect لاعبي كرة القدم والكرة.(المصدر)
تستخدم مسابقات كرة القدم الشهيرة، مثل الدوري الإنجليزي الممتاز والدوري الأمريكي لكرة القدم وكأس العالم لكرة القدم، تقنيات مثل Vision AI لتتبع الأداء والتحليل التكتيكي. في هذه المقالة، سوف نستكشف الذكاء الاصطناعي في كرة القدم والفرق الذي يُحدثه. لنبدأ!
فهم تأثير الذكاء الاصطناعي في كرة القدم
يتم الآن دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات في أجزاء كثيرة من مباريات كرة القدم والحصص التدريبية. على سبيل المثال، تستخدم العديد من أندية كرة القدم الذكاء الاصطناعي لدراسة التكتيكات، والتخطيط للحصص التدريبية، وإجراء تحليل الأداء أثناء المباراة.
كل مباراة هي فرصة لجمع كميات كبيرة من بيانات اللاعبين من الكاميرات وأجهزة الاستشعار وأجهزة التعقب بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS). يمكن معالجة هذه البيانات لإيجاد أنماط تساعد المدربين في اتخاذ قرارات أفضل أثناء التدريب والمنافسة.
إذن كيف يعمل كل هذا في الواقع؟ يقع في صميم الذكاء الاصطناعي في كرة القدم التعلم الآلي والتعلم العميق، اللذان يسمحان لأجهزة الكمبيوتر بتعلم الأنماط من كميات هائلة من البيانات. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات واسعة النطاق تتضمن لقطات من المباريات وتحركات اللاعبين وإحصائيات الأداء والعديد من الأمثلة الحقيقية من المباريات السابقة.
بينما يتدرب النموذج، يتعلم التعرف على الإجراءات المختلفة وفهم كيفية تأثيرها على ما يحدث في الملعب. وبمجرد اكتمال التدريب، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل مقاطع المباريات الجديدة أو بيانات اللاعبين بسرعة وتقديم رؤى تستغرق عادةً ساعات أو أياماً للوصول إليها.
إليك بعض التطبيقات الرئيسية الأخرى للذكاء الاصطناعي في كرة القدم:
التنبؤ بالإصابات وإدارة الأحمال: من خلال تتبع كيفية حركة اللاعبين ومقدار الإجهاد البدني الذي يتعرضون له، يمكن للفرق اكتشاف العلامات المبكرة للإرهاق أو الإصابة المحتملة قبل أن تصبح خطيرة بوقت طويل.
تسليط الضوء الآلي ومشاركة المشجعين: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء أبرز أحداث المباريات تلقائيًا وإضفاء طابع شخصي على التحديثات، مما يحسن تجربة المشجعين بشكل عام ويجعلها أكثر تفاعلاً.
الاستكشاف والتوظيف: يمكن مراجعة آلاف المقاطع ومقاييس الأداء في ثوانٍ معدودة، مما يساعد الأندية على اكتشاف المواهب الخفية التي قد يتم تجاهلها من خلال الاستكشاف التقليدي.
نظرة فاحصة على رؤية الذكاء الاصطناعي في كرة القدم
يغطي الذكاء الاصطناعي في كرة القدم مجموعة واسعة من التطبيقات، لأنه مظلة للعديد من التقنيات المختلفة. لفهم كيفية استخدامه في هذه الرياضة بشكل أفضل، دعنا نركز على مجال رئيسي واحد: الرؤية الحاسوبية.
يتيح الذكاء الاصطناعي للرؤية إمكانية تحليل لقطات اللعبة في الوقت الفعلي من خلال اكتشاف اللاعبين وتتبع الكرة وتحديد اللحظات المهمة أثناء حدوثها. يمكنك التفكير في الرؤية الحاسوبية على أنها محاولة لمحاكاة كيفية رؤية البشر للعالم وفهمهم له، فقط دون أن يتعبوا أو يتشتتوا.
فكر في مباراة كرة قدم احترافية نموذجية للمحترفين. عادةً ما يتم تسجيلها من زوايا متعددة باستخدام كاميرات عالية الجودة موضوعة في جميع أنحاء الملعب، وتلتقط كل تمريرة وانطلاقة سريعة وتغيير تكتيكي.
تحتوي هذه اللقطات الأولية على كم هائل من المعلومات، ولكن مراجعتها يدوياً بطيئة وشبه مستحيلة أثناء اللعب المباشر. تتدخل الرؤية الحاسوبية من خلال معالجة كل إطار وتحويل اللقطات إلى رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ يمكن للفرق استخدامها على الفور.
ما وراء الكواليس: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في الرؤية في كرة القدم
والآن، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل حلول Vision المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في كرة القدم.
تدعم نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 مجموعة من مهام الرؤية مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة النماذج، وتصنيف الصور. يمكن أن تلعب كل مهمة من هذه المهام دورًا محددًا في فهم ما يحدث في الميدان.
على سبيل المثال، يمكن لاكتشاف الأجسام تحديد أماكن اللاعبين والحكام والكرة داخل كل إطار من الفيديو. وهذا يجعل من الممكن detect مواقع اللاعبين أو قياس المسافات بين الخطوط أو متابعة حركة الكرة.
الشكل 2. الكشف عن اللاعبين في ملعب كرة قدم باستخدام YOLO.(المصدر)
يأخذ تجزئة المثيل هذا الأمر خطوة إلى الأمام من خلال تحديد الشكل الدقيق لكل لاعب أو جسم بدلاً من مجرد وضع علامة عليه بمربع محدد. يُمكّن هذا المستوى من التفاصيل حلول الذكاء الاصطناعي للرؤية من تمييز اللاعبين في المناطق المزدحمة، وفهم اتجاه الجسم، وفصل الحركات المتداخلة أثناء اللحظات السريعة مثل الالتحامات أو التدافع بين اللاعبين.
وبالمثل، يركز تصنيف الصور على تحديد ما يظهر في إطار واحد من خلال تعيينه إلى فئة محددة مسبقًا. عندما يتعلق الأمر بكرة القدم، يمكن استخدام ذلك لتسمية العناصر المرئية مثل ما إذا كانت الكرة موجودة، أو ما إذا كان الحكم يشهر بطاقة أو ما إذا كان اللاعب يقوم بحركة معينة يسهل التعرف عليها.
عندما يتم الجمع بين مهام الرؤية الحاسوبية هذه، يمكن للذكاء الاصطناعي للرؤية تحليل لقطات المباريات في الوقت الفعلي وترجمتها إلى رؤى ذات مغزى. ويمكنه detect اللاعبين ومتابعة تحركاتهم وفهم تصرفاتهم ووضع علامة على الأحداث المهمة فور حدوثها.
أمثلة متطورة على استخدام الذكاء الاصطناعي في كرة القدم
والآن، بعد أن استكشفنا كيفية عمل الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، دعونا نستعرض حالات الاستخدام الواقعية التي تعمل فيها التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين اللعبة ومنح الفرق ميزة تنافسية واضحة.
تطبيق قواعد مباراة كرة القدم باستخدام الذكاء الاصطناعي
يوجد في كرة القدم العديد من القواعد التي يجب على اللاعبين والحكام مراعاتها، بما في ذلك الأخطاء وكرات اليد والركلات الحرة وركلات الجزاء. واحدة من أهم هذه القواعد، وغالباً ما تكون الأكثر إثارة للجدل هي قاعدة التسلل.
يكون اللاعب في وضع تسلل إذا كان أي جزء من رأسه أو جسمه أو قدميه أقرب إلى خط مرمى الخصم من الكرة والخصم الثاني في لحظة لعب الكرة من قبل زميله. نظرًا لأن اللاعبين يتحركون بسرعة وتتغير الخطوط الدفاعية باستمرار، فإنه من الصعب على المدربين والحكام أن يحصلوا على كل قرار تسلل صحيح.
وهنا يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية أن تقدم يد العون. يمكن لهذه التقنيات دعم الحكام من خلال اتخاذ قرارات التسلل بشكل أكثر دقة واتساقاً.
تقدم الأبحاث الحديثة لمحة عما يبدو عليه هذا الأمر في العالم الحقيقي. فبدلاً من الاعتماد على عشرات الكاميرات المتخصصة، استخدمت إحدى الدراسات كاميرا بث واحدة للكشف عن التسلل.
يقوم النظام بتخطيط الملعب من خلال الكشف عن خطوط الملعب وحساب نقطة التلاشي، وهي النقطة التي تبدو فيها خطوط الملعب وكأنها تلتقي. ثم يستخدم بعد ذلك تقدير الوضعية، وهي مهمة رؤية حاسوبية، لتحديد أجزاء جسم اللاعب الفردية التي تحدد وضعية التسلل، مثل الكتفين والركبتين والقدمين.
يعمل تقدير الوضعية عن طريق تحديد المفاصل الرئيسية في كل لاعب وتحديد موقعها بالضبط في الإطار. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للنموذج رسم خط تسلل افتراضي في الوقت الفعلي.
الشكل 3. تحليل التطابق المدعوم بالذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية.(المصدر)
الذكاء الاصطناعي للوقاية من الإصابات وإدارة الأحمال
يعد تجنب مخاطر الإصابات والحفاظ على لياقتك البدنية طوال الموسم أحد أكبر التحديات التي تواجه لاعبي كرة القدم. يمكن أن يؤدي الإرهاق والإجهاد الزائد والإجهاد المتكرر إلى إصابات خطيرة إذا لم يتم تحديد المشاكل في وقت مبكر.
واليوم، بدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي المرئي في مساعدة المدربين والفرق الطبية من خلال تحويل لقطات المباريات والتدريبات إلى بيانات صحية وبيانات أداء ذات مغزى. على سبيل المثال، طوّر الباحثون نظاماً يسمى DeepImpact يستخدم فيديو البث والتعلم العميق detect متى يتوجه اللاعبون بالكرة بالرأس.
وبعبارة أخرى، يمكن للنظام تحليل لقطات الفيديو وتحديد كل ضربة رأس في المباراة من خلال تحديد حركة رأس اللاعب ولحظة اتصاله بالكرة. وهذا أمر مهم لأن مراجعة لقطات المباراة الكاملة يدوياً بحثاً عن الضربات الرأسية قد يستغرق ساعات، كما أن أجهزة استشعار الصدمات القابلة للارتداء مكلفة وغير دقيقة في كثير من الأحيان.
يساعد برنامج DeepImpact على أتمتة هذه العملية من خلال تحديد معظم أحداث ضربات الرأس بحساسية عالية، مما يعني أنه يمكن للباحثين قياس عدد مرات توجيه اللاعبين للكرة بالرأس وبناء مجموعات بيانات كبيرة عن التعرض لضربات الرأس. تُعد مجموعات البيانات هذه ضرورية لدراسة الآثار المحتملة طويلة المدى لتكرار ضربات الرأس على صحة الدماغ.
الشكل 4. الكشف عن أحداث الرأس باستخدام الرؤية الحاسوبية.(المصدر)
تحويل اللقطات إلى بيانات قابلة للتنفيذ باستخدام الرؤية الحاسوبية
لتحقيق ذلك، يجمع DeepImpact بين بعض خطوات الرؤية الحاسوبية التي تعمل معاً خلف الكواليس:
الكشف عن الكرة: يستخدم النظام Ultralytics YOLOv5detect الكرة في كل إطار من الفيديو.
تتبع حركتها: يقوم مرشح كالمان بتتبع الكرة من إطار إلى آخر، حتى عندما تكون مخفية جزئياً أو خارج نطاق الرؤية لفترة وجيزة.
التركيز على المنطقة الصحيحة: يتم اقتصاص كل إطار حول موضع الكرة المقدر بحيث يمكن للنموذج التركيز على الحركة ذات الصلة بدلاً من الخلفية.
فهم الحركة: تحلل شبكة التعلم العميق كلاً من التفاصيل المرئية والحركة بمرور الوقت لفهم ما يحدث في المسرحية.
تحديد ضربة الرأس: أخيراً، يحدد النظام اللحظات التي تلامس فيها رأس اللاعب الكرة ويصنفها على أنها أحداث رأسية.
إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في تحليلات كرة القدم
إليك بعض فوائد استخدام خوارزميات Vision AI في تحليلات كرة القدم:
رؤى في الوقت الفعلي: يمكن للمدربين الوصول إلى البيانات أثناء المباريات بدلاً من انتظار تقارير التحليل بعد المباراة. وهذا يسمح باتخاذ قرارات تكتيكية أسرع والتواصل بشكل أفضل مع اللاعبين.
التحليل الموضوعي: تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتقييم الأحداث استنادًا إلى البيانات بدلاً من الأحكام الشخصية، مما يساعد الفرق على اتخاذ قراراتها بناءً على معلومات متسقة وقابلة للقياس.
الاتساق وقابلية التوسع: بمجرد تدريبها، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل المباريات وجلسات التدريب بالطريقة نفسها في كل مرة، وهو أمر قد يصعب على المحللين البشريين تكراره عبر كميات كبيرة من اللقطات.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للرؤية والذكاء الاصطناعي يوفر العديد من المزايا، إلا أنه يأتي أيضاً مع بعض التحديات. فيما يلي بعض قيود استخدام الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي في كرة القدم:
التحيز في البيانات: نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تتعلم من اللقطات التاريخية، فإن أي تحيز أو اختلال في بيانات التدريب يمكن أن يؤثر على تنبؤاتها وتصنيفاتها. الاعتبارات الأخلاقية هي المفتاح.
قابلية تفسير محدودة: تعمل بعض نماذج التعلم العميق كـ "صناديق سوداء"، مما يجعل من الصعب على المدربين فهم سبب توصل النموذج إلى استنتاج معين.
الاعتماد على جودة البيانات: يمكن أن تقلل زوايا الكاميرا الرديئة أو الدقة المنخفضة أو المناظر المعرقلة من دقة نماذج الرؤية الحاسوبية وتحد من موثوقية الرؤى التي تنتجها.
النقاط الرئيسية
تعمل تقنية Vision AI على إعادة تشكيل طريقة تحليل وتدريب وأداء فرق كرة القدم. فهو يمنح المدربين والمحللين رؤية واضحة لأداء الفريق والهيكل التكتيكي وديناميكيات المباريات في الوقت الفعلي. من خلال تحويل البيانات المرئية إلى رؤى قابلة للقياس، تساعد Vision AI أندية كرة القدم في اتخاذ القرارات داخل الملعب وخارجه.
