بطل التنس استخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدته في الفوز ببطولة ويمبلدون

أماندا لودين كتبت لموقع OneZero كيف استخدم بطل ويمبلدون الحالي نوفاك دجوكوفيتش مساعدة الذكاء الاصطناعي لمساعدته في الفوز بمباراة البطولة التي استمرت لمدة 5 ساعات ضد روجر فيدرر.

إد وأندرو فريزيل، فريق أب و ابن، هم مالكا شركة RightChain، شركة برمجيات متقدمة لتحسين وتخطيط وتحليل سلسلة التوريد في أتلانتا. وفي الوقت نفسه، هما محبون للتنس وهم مهتمون بمعرفة ما إذا كان يمكن تطبيق مفاهيم التخطيط الخاصة بهم على الرياضة.

اتصل إد فريزيل بكرايغ أوشانسي، الذي يدير شركة Brain Game Tennis، والتي تعمل مع دجوكوفيتش، من بين محترفين آخرين، منذ عام 2017. كما يشير لودين إلى أن “أوشانسي يحلل أنماط لعبهم ومساعدتهم على فهم كيفية تحسين أدائهم الخاص وكذلك استراتيجيات التي يجب أن يتبعوها ضد خصوم معينين”.

شريك أوشانسي في عمله هو وارين بريتوريوس، الرئيس التنفيذي لشركة Tennis Analytics، الذي طور نموذجًا لتحليل الفيديو يستخدم التاغات اليدوية، والتي كان رائدا فيها في عام 2013. طريقة بريتوريوس هي تحليل المباريات على 25 مؤشرًا رئيسيًا ثم “مزيج من تحليل البيانات والتصوير لاستخراج معلومات المباراة وتوليد كلمات مفتاحية على الفيديو المُفهرس”.

يقول فريزيل إنه التقى بأوشانسي وبريتوريوس في ويمبلدون وأن “لقد بدأنا في تشغيل البيانات في تلك الليلة”. turned出了 أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي من RightChain تساعد الشركات مثل كولجيت، كاتربيلر، فورد، باكستر، وكوكا كولا على تبسيط سلاسل التوريد الخاصة بهم من خلال تقسيم العملية إلى 25 مكونًا. يقدم لودين مثالًا حيث تستخدم التنبؤ خوارزمية قائمة على الذكاء الاصطناعي لإنشاء نموذج فريد وتحديثه باستمرار لكل منتج. يستخدم تحسين الشبكة خوارزمية تحدد مكان وضع مراكز التوزيع بناءً على مجموعة من المعايير المحددة بواسطة المستخدم.

为了将他的 منهجية تطبيقها على التنس، قرر فريزيل تقسيم رحلة الكرة من النهاية إلى النهاية بطريقة مماثلة. كما يشرح، “للتنس، قمنا بتغيير الحقول لت tập trung على وجهة ومصدر الكرة. إنها نظام إحداثيات رسمي جدًا يخريط ملعب التنس إلى مستوى من التفاصيل لم يكن متاحًا من قبل”. (في هذه الحالة، يتم تقسيم كل منطقة خدمة إلى 12 منطقة فرعية، ويتم تقسيم الملعب الخلفي إلى ثماني مناطق من هذا القبيل.)

تحليل لعب التنس فقط هو أمر أحادي البعد، و كما يشرح أوشانسي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجد أنماطًا متكررة، ويقيس طول الراليات، ويتحديد مكانًا دقيقًا حيث ضرب اللاعب الكرة. “تقدمنا لنا التكنولوجيا طبقات ونمطز أكثر تفصيلا. إنها شيء واحد أن نقول للاعب ما يحدث، وشيء آخر أن نريكه مع الجداول والرسومات. الرسومات التي يقدمها إد تقطع البيانات بطرق متعددة وتوجه أعيننا بسهولة إلى حيث تعيش مفاتيح الفوز الحقيقية”.

أضاف أوشانسي أيضًا أن أحد أصعب مبيعاته للاعبين كان إقناعهم بأن استمرارية اللعب — الراليات الطويلة التي تحدث في الممارسة — “كانت مبالغًا فيها، شيء لا يمكن أن تثبته تحليلات الفيديو ولكن الذكاء الاصطناعي يمكن”.من جانبه، أضاف بريتوريوس أن “بدلاً من النظر إلى البيانات في العزلة، مع الذكاء الاصطناعي، يمكنهم الآن الحصول على قصة تطور لعبهم”.

في النهاية، فاز نوفاك دجوكوفيتش ببطولة ويمبلدون 2019، مع إضافة أوشانسي أن استخدام الذكاء الاصطناعي “مجرد البداية لما يمكن أن تأخذه التكنولوجيا إلى الرياضة”.