Yapay zekanın basketbol ve NBA'deki uygulaması ve etkisi

Teknolojik gelişmeler sayesinde, taraftar etkileşimi ve oyuncu analitiği, spor endüstrisinin önemli bir parçası haline geldi. Spor etkinlikleri giderek daha fazla veri odaklı hale geliyor ve yapay zeka bu değişimde büyük bir rol oynuyor.

Daha önce, bilgisayarların sahadaki olayları görmesine ve anlamasına yardımcı olan bilgisayar görüşü gibi teknolojilerin Formula 1 ve Olimpiyatlar gibi alanlarda nasıl büyük bir etki yarattığını gördük. Benzer şekilde, Ulusal Basketbol Birliği (NBA) de son zamanlarda yapay zekayı yeni ve yenilikçi şekillerde kullanarak manşetlere çıkıyor. 

Ancak, NBA yapay zeka konusuna bir süre önce girdi. Lig 1949'da başladığından beri, taraftarlarla bağlantı kurmak ve oyunu geliştirmek için yeni teknolojileri benimsemekte hızlı davrandı. 

Günümüzde, Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, gerçek zamanlı nesne tespiti ve takibi sağlayarak basketbol performans analizini bir adım öteye taşıyor. Görüntü yapay zekası, oyunu anında analiz etmeyi ve neler olup bittiğini daha iyi anlamayı kolaylaştırır.

Bu makalede, yapay zeka ve bilgisayarlı görünün basketbolu nasıl yeniden şekillendirdiğine daha yakından bakıyoruz. Bu teknolojilerin takımların oyuncuları gerçek zamanlı olarak takip etmelerine, performans verilerini daha doğru analiz etmelerine, daha akıllı koçluk kararları almalarına ve taraftarlar için daha iyi bir deneyim yaratmalarına nasıl yardımcı olduğunu tartışacağız.

Spor analizinde AI'nın yükselişi

Yapay zekanın basketbol maçlarını iyileştirmek için nasıl kullanıldığına dalmadan önce, sporda yapay zekanın yıllar içinde nasıl geliştiğine bir göz atalım. 

İlk günlerde, spor analitiği çoğunlukla temel istatistiklere ve manuel kayıt tutmaya dayanıyordu. 1997'de, Prozone gibi yapay zeka tabanlı oyuncu takip sistemleri oyuncu hareket verilerini yakalamaya başladığında bu durum değişmeye başladı. 

2009'da NBA, SportVU'nun yapay zeka destekli top ve oyuncu takibi ile büyük bir adım attı. Bu, takımların oyuncu performansına ve oyun stratejisine bakış açısını değiştiren ayrıntılı, veri açısından zengin analizlerin kilidini açan yeni bir kilometre taşı oldu.

‍

Son birkaç yılda, sporda çok çeşitli yapay zeka tekniklerinin kullanıldığını gördük - tahmini analizler için makine öğreniminden, gerçek zamanlı analiz için bilgisayarlı görüye ve eğitime yardımcı olan robotiklere kadar.

Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, yapay zeka odaklı analizler hem spor etkinliklerinde hem de antrenmanlarda yaygınlaşıyor ve takımların rekabet avantajı elde etmelerine ve taraftarlara sevdikleri oyunlar hakkında daha derin bilgiler vermelerine yardımcı oluyor.

NBA'in yapay zekayı kullanma konusunda yenilikçi yolları 

Yapay zekanın bu sezon NBA'e getirildiği en heyecan verici yollardan biri robotlardır. Golden State Warriors, antrenman seansları sırasında yardımcı olan yapay zeka destekli robotlardan oluşan son teknoloji bir sistem olan Fiziksel Yapay Zeka girişimiyle öncülük ediyor. 

Bu robotlar, ribaund ve pas alıştırmalarından savunma oyunlarını simüle etmeye kadar her konuda yardımcı olarak oyuncuların performansları hakkında anında geri bildirim almalarını sağlar. 

Ekip tarafından yayınlanan bir klipte, Golden State Warriors oyun kurucusu Steph Curry, ilk başta garip hissettirse de robotların hızla antrenman rutinlerinin ayrılmaz bir parçası haline geldiğini yorumladı.

‍

İşte NBA'in yapay zekayı kullanma şekillerinden diğer bazı büyüleyici örnekler:

• Gerçek zamanlı oyuncu takibi: Lig, oyuncu hareketlerini ve pozisyonlarını gerçek zamanlı olarak izlemek için bilgisayar görüşünü kullanır. Bu, koçlara anında içgörüler sağlar ve stratejileri anında ayarlamaya yardımcı olur.
  ‍
• Optimize edilmiş oyun planlaması: NBA, izleyici katılımını artırmak ve sezonu kolaylaştırmak için oyun programları oluşturmak üzere geçmiş verileri, oyuncu performansını ve lojistiği analiz etmek için yapay zeka araçlarını kullanır.
  ‍
• Gelişmiş sosyal medya etkileşimi: Yapay zeka, oyun görüntülerini parçalayarak otomatik olarak öne çıkan anları ve kişiselleştirilmiş klipleri oluşturmak için kullanılır ve NBA'in dünya çapındaki hayranlarla bağlantı kurmasını kolaylaştırır.

Oyun sonuçlarını tahmin etme: Gelişmiş NBA analizi için yapay zeka modelleri

2025 NBA All-Star Teknoloji Zirvesi ağırlıklı olarak yapay zeka yenilikleri hakkındaydı. Hatta yakın tarihli bir podcast'te Philadelphia 76ers Basketbol Operasyonları Başkanı Daryl Morey, yapay zekanın, özellikle büyük dil modellerinin (LLM'ler), karar alma sürecinin ayrılmaz bir parçası haline geldiğini açıkladı.

Morey, "Modelleri herhangi bir kararda kesinlikle bir oy olarak kullanıyoruz," diyerek yapay zekanın artık draft seçimlerinden oyun stratejilerine kadar her şeyi değerlendirmede rol oynadığını vurguladı. Bu modeller, gerçek zamanlı verileri, geçmiş performansı ve diğer içgörüleri bir araya getirerek eğilimleri ve sonuçları tahmin eder ve takımların geleceği nasıl planladıklarına yeni bir hassasiyet katmanı ekler.

Morey, bu süreçte LLM'lerin rolünü açıklamaya devam etti: "LLM'ler tahminde oldukça iyi iş çıkarıyor. Hala insanları, süper tahmincileri yenmiyorlar... Sadece gözlemcilere ve benzeri şeylere göre sinyal ekliyorlar. Bu yüzden onlara neredeyse bir gözlemci gibi davranacağız." 

Zamanla, bu modeller geliştikçe, NBA'in geleceğini şekillendirmede daha da büyük bir rol oynayabilirler.

YOLO11 basketbolda oyuncuları ve top hareketlerini nasıl takip edebilir?

Peki, basketbolda gerçek zamanlı oyuncu takibi gibi Görüntü İşleme (Vision AI) uygulamaları nasıl çalışır? Bir adım geri gidelim ve teknik ayrıntıları inceleyelim. 

YOLO11 gibi modeller, nesne algılama, örnek segmentasyonu ve nesne takibi gibi bir dizi bilgisayarlı görü görevini destekler. Bu yeteneklerle YOLO11, bir basketbol maçının her video karesini gerçek zamanlı olarak işleyebilir. 

Örneğin, topun çemberden ne zaman geçtiğini veya bir smaçın ne zaman gerçekleştiğini takip etmek istersek, YOLO11 ile entegre edilmiş bir bilgisayarlı görü sistemi, top oyuncunun elinden çıktığı, havada hareket ettiği ve sayı yapmak için pota tahtası ve sepetle temas ettiği anda topu tespit edip izleyebilir.

Bir diğer iyi örnek ise YOLO11'in poz tahmini yeteneklerini kullanmaktır. Poz tahmini, videonun her karesinde bir oyuncunun vücudundaki dirsekler, dizler ve kalçalar gibi kilit noktaları tanımlamayı ve izlemeyi içerir. Bu, bir oyuncunun hareketlerinin ayrıntılı bir haritasını oluşturmak için kullanılabilir ve sadece sahada nerede olduklarını değil, aynı zamanda önemli anlarda nasıl hareket ettiklerini de gösterir. Toplanan bilgiler daha sonra performansı analiz etmek, eğitim tekniklerini geliştirmek ve hatta yaralanma riskini azaltmaya yardımcı olmak için kullanılabilir.

‍

Yapay zeka destekli hakem yardımı için YOLO11 kullanma

YOLO11, oyuncu takibi ve top hareketi analizinin ötesinde, faulleri, saha dışı oyunları ve diğer ihlalleri gerçek zamanlı olarak tespit etmeye yardımcı olarak yapay zeka destekli hakem yardımcılığı için kullanılabilir. 

Görü Yapay Zekası, video görüntülerini kare kare analiz ederek hakemlere insan hatasını azaltmak için ek bilgiler sağlayabilir. Ayrıca, incelenmesi gereken anları otomatik olarak işaretlemek için anında tekrar sistemlerine entegre edilebilir, bu da süreci daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.

Örneğin, bir oyuncu saha dışına çıkarsa, YOLO11 ayaklarının saha çizgilerine göre konumunu tespit edebilir ve yetkilileri anında uyarabilir. Ayrıca, model faulleri belirlemeye yardımcı olmak için oyuncular arasındaki aşırı fiziksel teması takip edebilir. 

Aynı şekilde, topun hareket halinde olduğu durumlarda, YOLO11, bir şut öncesinde topun üç sayı çizgisini tamamen geçip geçmediğini veya bir goaltending ihlali olup olmadığını belirlemek için yörüngesini analiz edebilir. Bu tespitleri otomatikleştirerek, yapay zeka destekli hakem yardımı, hakemliğin doğruluğunu artırabilir, tartışmalı kararları azaltabilir ve oyunu oyuncular ve takımlar için daha adil hale getirebilir.

Basketbol koçluğu ve stratejisinde yapay zekanın artıları ve eksileri

Basketbolda yapay zeka kullanımı, oyuncu performansından taraftar etkileşimine kadar her şeyi dönüştürüyor, oyunu analiz etmek ve daha akıllı kararlar almak için yeni yollar açıyor. İşte yapay zekanın basketbol takımlarına ve organizasyonlarına sunduğu bazı avantajlara hızlı bir bakış:

• Daha iyi karar verme: Yapay zeka modelleri, birden fazla veri kaynağını dikkate alarak, kadro yönetimi ve oyun içi taktikler gibi alanlarda objektif kararları destekleyebilir.
  ‍
• Kişiselleştirilmiş eğitim: Yapay zeka, oyuncu verilerini analiz ederek becerileri geliştiren ve yaralanma risklerini en aza indiren özelleştirilmiş eğitim programları oluşturmaya yardımcı olabilir.
  ‍
• Gelişmiş yetenek taraması: Yapay zeka sistemleri, takımların gelecek vaat eden yetenekleri belirlemesine ve gizli cevherleri ortaya çıkarmasına yardımcı olarak birden fazla sezon ve ligdeki büyük miktarda veriyi analiz edebilir.

Açık faydaları olmakla birlikte, yapay zeka çözümlerini uygulamak kendi zorluklarını da beraberinde getirebilir. İşte akılda tutulması gereken bazı sınırlamalar ve temel hususlar:

• Veri gizliliği sorunları: Kapsamlı oyuncu verilerinin toplanması ve analizi, veri güvenliği ve bireysel gizlilikle ilgili endişeleri artırmaktadır.
  ‍
• Belirsizliği ele alma: Yapay zeka modelleri, genellikle canlı sporları tanımlayan kendiliğinden gelişen ve duygusal faktörleri hesaba katmakta zorlanabilir.
  ‍
• Veriye aşırı bağımlılık: Yapay zekaya çok fazla güvenmek, bir koçun sezgisinin ve oyunun öngörülemeyen doğasının önemini azaltabilir.

Basketbolda yapay zeka bir smaçtır

Yapay zeka, basketbolu heyecan verici şekillerde yeniden tanımlıyor. YOLO11 ile gerçek zamanlı oyuncu takibinden, koçların daha akıllı kararlar almasına yardımcı olan tahmini modellere kadar, bu teknolojiler takımlara oyunu analiz etmek ve performansı iyileştirmek için yeni araçlar sunuyor. 

NBA, oyun programlarını optimize etmekten, otomatik özet videoları oluşturmaya, koçluk stratejilerini iyileştirmeye ve taraftar etkileşimini artırmaya kadar her şey için zaten yapay zeka kullanıyor. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, daha doğru analizler, daha iyi sakatlanma önleme ve oyuncu performansı hakkında daha derin bilgiler bekleyebiliriz.

Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda otonom sürüşlü arabalarda yapay zeka ve tarımda bilgisayarlı görü gibi sektörlerdeki yenilikleri keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI projelerinizi hayata geçirin.