Futbolda yapay zeka yardımıyla daha akıllı goller atmak

Futbolun güzel bir oyun olduğu konusunda dünyanın dört bir yanındaki futbolseverler hemfikir. Teknolojideki son gelişmeler, özellikle de yapay zeka (AI) sayesinde, her zamankinden daha ilgi çekici ve heyecan verici hale geliyor. Yapay zeka destekli robotların hareketleri algıladığı, oyunlara tepki verdiği ve saha içi kararları tamamen kendi başlarına aldığı Çin'deki son robot futbol turnuvası buna harika bir örnek.

Aslına bakarsanız, yapay zeka sporda giderek daha önemli bir rol oynuyor. Büyük futbol liglerinde, takımların antrenman yapma, rekabet etme ve strateji planlama yöntemlerini yeniden tanımlıyor. 

Antrenörler ve analistler artık pas isabeti ve pres yoğunluğundan oyuncu pozisyonu ve genel takım şekline kadar binlerce oyun içi hareketi kolayca inceleyebiliyor. Bu, eskiden yavaş ve zaman alıcı olan manuel video incelemesine göre büyük bir sıçrama anlamına geliyor. Yapay zeka ile takımlar, kalıpları detect etmelerine, taktikleri ayarlamalarına ve performansı çok daha verimli bir şekilde iyileştirmelerine yardımcı olan hızlı, veriye dayalı içgörüler elde ediyor.

Bu ilerlemenin önemli bir itici gücü, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayar görüşüdür. Bilgisayarla görme modelleri gibi Ultralytics YOLO11 ve yakında çıkacak olan Ultralytics YOLO26 maç görüntülerini analiz etmek, her oyuncuyu track , topu takip etmek ve önemli olayları gerçek zamanlı olarak detect etmek için kullanılabilir.

‍

Premier Lig, MLS ve FIFA Dünya Kupası gibi popüler futbol müsabakaları, performans takibi ve taktiksel analiz için Vision AI gibi teknolojileri zaten kullanıyor. Bu makalede, futbolda yapay zekayı ve yarattığı farkı keşfedeceğiz. Hadi başlayalım! 

Yapay zekanın futboldaki etkisini anlamak

Yapay zeka teknolojisi ve veri analitiği artık futbol maçlarının ve antrenman seanslarının birçok bölümüne entegre ediliyor. Örneğin, birçok futbol kulübü taktikleri incelemek, antrenman seanslarını planlamak ve bir oyun sırasında performans analizi yapmak için yapay zekayı kullanıyor. 

Her oyun, kameralar, sensörler ve GPS takip cihazlarından büyük miktarda oyuncu verisi toplamak için bir şanstır. Bu veriler işlenerek antrenörlerin antrenman ve müsabaka sırasında daha iyi kararlar almasına yardımcı olacak modeller bulunabilir.

Peki tüm bunlar gerçekte nasıl çalışıyor? Futbolda yapay zekanın özünde, bilgisayarların büyük miktarda veriden kalıplar öğrenmesine olanak tanıyan makine öğrenimi ve derin öğrenme vardır. Yapay zeka modelleri, maç görüntüleri, oyuncu hareketleri, performans istatistikleri ve geçmiş oyunlardan birçok gerçek örneği içeren kapsamlı veri kümeleri kullanılarak eğitilir. 

Model eğitildikçe, farklı eylemleri tanımayı ve bunların sahada olanları nasıl etkilediğini anlamayı öğrenir. Eğitim tamamlandığında, yapay zeka modelleri yeni maç kliplerini veya oyuncu verilerini hızlı bir şekilde analiz edebilir ve tipik olarak ulaşılması saatler veya günler sürecek içgörüler sağlayabilir.

İşte futbolda yapay zekanın diğer bazı önemli uygulamaları:

• Sakatlık tahmini ve yük yönetimi: Takımlar, oyuncuların nasıl hareket ettiklerini ve ne kadar fiziksel stres yaşadıklarını takip ederek, yorgunluk veya potansiyel sakatlık belirtilerini ciddileşmeden çok önce tespit edebilirler.
  ‍
• Otomatik maç özetleri ve taraftar katılımı: Yapay zeka, maç özetlerini otomatik olarak oluşturmak ve güncellemeleri kişiselleştirmek için kullanılabilir, böylece genel taraftar deneyimi iyileştirilir ve daha ilgi çekici hale getirilir.
  ‍
• Gözlemcilik ve işe alım: Binlerce klip ve performans metriği saniyeler içinde incelenebilir ve kulüplerin geleneksel scouting yoluyla gözden kaçabilecek gizli yetenekleri keşfetmesine yardımcı olur.

Futbolda Vision AI'a daha yakından bir bakış 

Futbolda yapay zeka, birçok farklı teknolojinin şemsiyesi olduğu için geniş bir uygulama yelpazesini kapsıyor. Sporda nasıl kullanıldığını daha iyi anlamak için önemli bir alana odaklanalım: bilgisayarla görme.

Görüntü yapay zekası, oyuncuları tespit ederek, topu izleyerek ve önemli anları gerçekleştikleri anda belirleyerek oyun görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi mümkün kılar. Bilgisayarla görmeyi, insanların dünyayı nasıl gördüğünü ve anladığını taklit etme girişimi olarak düşünebilirsiniz, sadece hiç yorulmadan veya dikkati dağılmadan.

Tipik bir profesyonel futbol maçını düşünün. Genellikle stadyumun etrafına yerleştirilmiş yüksek kaliteli kameralar kullanılarak çoklu açılardan kaydedilir ve her pas, sprint ve taktiksel değişim yakalanır. 

Bu ham görüntüler büyük miktarda bilgi içerir, ancak bunları manuel olarak incelemek yavaştır ve canlı bir oyun sırasında neredeyse imkansızdır. Bilgisayarlı görü, her kareyi işleyerek ve görüntüleri ekiplerin hemen kullanabileceği net, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürerek devreye girer.

Perde arkası: Futbolda Vision AI nasıl çalışır? 

Şimdi, Vision AI odaklı çözümlerin futbolda gerçekte nasıl çalıştığına daha yakından bakalım.

YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri nesne algılama, örnek segmentasyonu ve görüntü sınıflandırma gibi bir dizi görme görevini destekler. Bu görevlerin her biri, sahada neler olup bittiğini anlamada belirli bir rol oynayabilir.

Örneğin, nesne algılama, oyuncuların, hakemlerin ve topun videonun her karesinde nerede bulunduğunu belirleyebilir. Bu sayede oyuncuların pozisyonları detect edilebilir, çizgiler arasındaki boşluk ölçülebilir veya topun hareketi takip edilebilir.

‍

Örnek segmentasyonu, her bir oyuncunun veya nesnenin sadece bir sınırlayıcı kutu ile işaretlenmesi yerine tam şeklinin ana hatlarını çizerek bunu bir adım öteye taşır. Bu ayrıntı düzeyine sahip olmak, Vision AI çözümlerinin kalabalık alanlardaki oyuncuları ayırt etmesini, vücut yönelimini anlamasını ve çalımlar veya kale ağzı mücadeleleri gibi hızlı tempolu anlarda üst üste binen hareketleri ayırmasını sağlar.

Benzer şekilde, görüntü sınıflandırma, önceden tanımlanmış bir kategoriye atayarak tek bir karede neyin göründüğünü tanımlamaya odaklanır. Futbol söz konusu olduğunda bu, topun mevcut olup olmadığı, bir hakemin kart gösterip göstermediği veya bir oyuncunun belirli, kolayca tanınabilir bir eylem gerçekleştirip gerçekleştirmediği gibi görsel öğeleri etiketlemek için kullanılabilir. 

Bu bilgisayarla görme görevleri birleştirildiğinde, Vision AI maç görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve anlamlı içgörülere dönüştürebilir. Oyuncuları detect edebilir, hareketlerini takip edebilir, eylemlerini anlayabilir ve önemli olayları gerçekleştikleri anda işaretleyebilir. 

Futbolda yapay zekanın kullanıldığı son teknoloji örnekler

Yapay zeka ve bilgisayarla görmenin nasıl çalıştığını keşfettiğimize göre, şimdi yapay zeka destekli teknolojinin oyunu optimize ettiği ve ekiplere net bir rekabet avantajı sağladığı gerçek dünya kullanım örneklerini inceleyelim.

Yapay zeka kullanarak bir futbol maçının kurallarını uygulamak

Futbolda oyuncuların ve hakemlerin akılda tutması gereken fauller, el topları, serbest vuruşlar ve penaltılar gibi birçok kural vardır. En önemlilerinden biri ve genellikle en çok tartışılanı ofsayt kuralıdır.

Bir oyuncu, top bir takım arkadaşı tarafından oyuna sokulduğu anda başının, vücudunun veya ayaklarının herhangi bir kısmı rakibin kale çizgisine hem toptan hem de sondan ikinci rakipten daha yakınsa ofsayt pozisyonundadır. Oyuncular hızlı hareket ettiğinden ve savunma hatları sürekli değiştiğinden, baş antrenörler ve hakemler için her ofsayt kararını doğru vermek zordur. 

İşte bu noktada yapay zeka ve bilgisayarlı görme sistemleri yardımcı olabilir. Bu teknolojiler, ofsayt kararlarını daha doğru ve tutarlı bir şekilde vererek hakemleri destekleyebilir. 

Son araştırmalar bunun gerçek dünyada nasıl göründüğüne dair bir fikir veriyor. Bir çalışmada ofsayt tespiti için düzinelerce özel kameraya güvenmek yerine tek bir yayın kamerası kullanıldı. 

Sistem, saha çizgilerini tespit ederek ve sahadaki çizgilerin birleştiği nokta olan ufuk noktasını hesaplayarak sahanın haritasını çıkarıyor. Daha sonra, omuzlar, dizler ve ayaklar gibi ofsayt pozisyonunu belirleyen bireysel oyuncu vücut parçalarını saptamak için bir bilgisayarla görme görevi olan poz tahminini kullanır. 

Poz tahmini, her oyuncunun kilit eklemlerini tanımlayarak ve karedeki tam konumlarını işaretleyerek çalışır. Bu bilgi ile model gerçek zamanlı olarak sanal bir ofsayt çizgisi çizebilir. 

‍

Yaralanmaların önlenmesi ve yük yönetimi için yapay zeka 

Sakatlık risklerinden kaçınmak ve sezon boyunca formda kalmak futbolcuların karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir. Yorgunluk, aşırı yüklenme ve tekrarlanan zorlanmalar, sorunlar erken tespit edilmezse ciddi sakatlıklara yol açabilir. 

Günümüzde Vision AI sistemleri, maç ve antrenman görüntülerini anlamlı sağlık ve performans verilerine dönüştürerek antrenörlere ve sağlık ekiplerine yardımcı olmaya başlıyor. Örneğin araştırmacılar, oyuncuların topa ne zaman kafa attığını detect etmek için yayın videosu ve derin öğrenme kullanan DeepImpact adlı bir sistem geliştirdi. 

Başka bir deyişle, sistem video görüntülerini analiz edebilir ve oyuncunun kafa hareketini ve topla birleştiği anı belirleyerek bir maçtaki her kafa vuruşunu tespit edebilir. Bu çok önemli çünkü kafa vuruşları için tüm maç görüntülerini manuel olarak incelemek saatler alabilir ve giyilebilir darbe sensörleri maliyetlidir ve genellikle hatalıdır. 

DeepImpact, çoğu kafa vuruşu olayını yüksek hassasiyetle tanımlayarak bu sürecin otomatikleştirilmesine yardımcı olur, yani araştırmacılar oyuncuların topa ne sıklıkla kafa vurduğunu ölçebilir ve kafa darbesine maruz kalma konusunda büyük veri kümeleri oluşturabilir. Bu veri kümeleri, tekrarlanan kafa vuruşlarının beyin sağlığı üzerindeki potansiyel uzun vadeli etkilerini incelemek için çok önemlidir.

‍

Bilgisayar görüşü kullanarak görüntüleri eyleme dönüştürülebilir verilere dönüştürme

Bunu başarmak için DeepImpact, perde arkasında birlikte çalışan birkaç bilgisayarla görme adımını bir araya getiriyor:

• Topun algılanması: Sistem şunları kullanır Ultralytics YOLOv5 videonun her karesinde topu detect etmek için.
  
  
• Hareketi takip ediliyor: Bir Kalman filtresi, kısmen gizlendiğinde veya kısa süreliğine görüş alanından çıktığında bile topu kareden kareye takip eder.
  
  
• Doğru alana odaklanma: Her kare tahmini top konumu etrafında kırpılır, böylece model arka plan yerine ilgili eyleme konsantre olabilir.
  
  
• Hareketi anlamak: Bir derin öğrenme ağı, oyunda neler olduğunu anlamak için hem görsel ayrıntıları hem de zaman içindeki hareketi analiz eder.
  
  
• Bir kafa vuruşunun tanımlanması: Son olarak, sistem bir oyuncunun kafasının topla temas ettiği anları işaretler ve bunları kafa vuruşu olayları olarak sınıflandırır.

Futbol analizinde yapay zekanın artıları ve eksileri

İşte futbol analizinde Vision AI algoritmalarını kullanmanın bazı faydaları:

• Gerçek zamanlı içgörüler: Antrenörler maç sonrası analiz raporlarını beklemek yerine maç sırasında verilere erişebilir. Bu sayede daha hızlı taktiksel kararlar alınabilir ve oyuncularla daha iyi iletişim kurulabilir.
  ‍
• Nesnel analiz: Yapay zeka modelleri olayları kişisel yargılar yerine verilere dayanarak değerlendirir ve ekiplerin kararlarını tutarlı ve ölçülebilir bilgilere dayandırmasına yardımcı olur.
  ‍
• Tutarlılık ve ölçeklenebilirlik: Yapay zeka sistemleri eğitildikten sonra maçları ve antrenman oturumlarını her seferinde aynı şekilde analiz eder; bu, insan analistlerin büyük hacimli görüntülerde çoğaltması zor olabilecek bir şeydir.

Görme Yapay Zekası birçok avantaj sunsa da bazı zorlukları da beraberinde getirir. İşte futbolda bilgisayarla görme ve yapay zeka kullanımının bazı sınırlamaları:

• Veri önyargısı: Yapay zeka modelleri geçmiş görüntülerden öğrendiği için, eğitim verilerindeki herhangi bir önyargı veya dengesizlik tahminlerini ve sınıflandırmalarını etkileyebilir. Etik hususlar kilit öneme sahiptir.
  ‍
• Sınırlı yorumlanabilirlik: Bazı derin öğrenme modelleri "kara kutu" olarak işlev görür ve antrenörlerin bir modelin neden belirli bir sonuca ulaştığını anlamasını zorlaştırır.
  ‍
• Veri kalitesine bağımlılık: Kötü kamera açıları, düşük çözünürlük veya engellenmiş görünümler, bilgisayarla görme modellerinin doğruluğunu azaltabilir ve ürettikleri öngörülerin güvenilirliğini sınırlayabilir.

Önemli çıkarımlar

Vision AI, futbol takımlarının analiz etme, antrenman yapma ve performans gösterme biçimlerini yeniden şekillendiriyor. Antrenörlere ve analistlere gerçek zamanlı olarak takım performansı, taktiksel yapı ve maç dinamikleri hakkında net bir görüş sağlıyor. Görsel verileri ölçülebilir içgörülere dönüştüren Vision AI, futbol kulüplerine saha içinde ve dışında karar verme konusunda yardımcı oluyor.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Topluluğumuza ve GitHub depomuza göz atın. Robotikte yapay zeka ve tarımda bilgisayarlı görü hakkındaki çözüm sayfalarımızı inceleyin. Lisanslama seçeneklerimizi keşfedin ve bilgisayarlı görü ile bugün geliştirmeye başlayın!