AI สามารถทำคะแนนมหาศาลในอนาคตของกีฬาได้หรือไม่

แนวโน้มสำคัญที่กำหนดรูปแบบอุตสาหกรรม ในแต่ละปี ความสนใจในการแข่งขันกีฬาสำคัญๆ เช่น Super Bowl, Champions League, Cricket World Cup และ Wimbledon เพิ่มขึ้น

ส่งผลให้มูลค่าตลาดกีฬาในปี 2023 มีมูลค่า 512.14 พันล้านดอลลาร์ AI มีความสามารถในการเร่งการเติบโตนี้ผ่านการเพิ่มการมีส่วนร่วมด้านกีฬา การวิเคราะห์ และการคาดการณ์ พร้อมกับส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ให้กับผู้เล่น ผู้ออกอากาศ ผู้สนับสนุน และแฟน ๆ ซึ่งช่วยประสานบทบาทของ AI ในธุรกิจกีฬา AI สำหรับการทำนายประสิทธิภาพของผู้เล่นและการป้องกันการบาดเจ็บ

การใช้งานที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งของ AI ในกีฬาคือการทำนายประสิทธิภาพของผู้เล่นผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น Major League Baseball ใช้ Statcast ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI ที่ติดตามและประเมินการเคลื่อนไหวของผู้เล่น ความเร็วในสนาม มุมปล่อย และความเร็วทางออก

โดยนำเสนอข้อมูลที่ครอบคลุมแก่ผู้เล่น โค้ช และแฟน ๆ ในทำนองเดียวกัน ProVision ของ Stats Perform นำเสนอข้อมูลประสิทธิภาพสำหรับกีฬาหลายประเภท รวมถึงคริกเก็ต

โดยครอบคลุมการวัดการตีลูก โบว์ลิ่ง และการลงสนาม ข้อมูลนี้สนับสนุนการวิเคราะห์และการเปรียบเทียบโดยละเอียด เพื่อให้มั่นใจว่ามีการรวบรวมข้อมูลแบบทีละลูกอย่างสม่ำเสมอในทุกรูปแบบ (Test, ODI, T20) การวิเคราะห์ผู้เล่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังเป็นส่วนสำคัญในการประเมินและป้องกันความเสี่ยงต่อการบาดเจ็บ

ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้เล่นในท้ายที่สุด ตัวอย่างเช่น Sparta Science ใช้ AI และระบบแผ่นบังคับความเร็วสูงเพื่อรวบรวมจุดข้อมูล 3,000 จุดต่อวินาทีในกีฬาเบสบอล สร้าง “ลายเซ็นการเคลื่อนไหว” สำหรับนักกีฬาและเพิ่มประสิทธิภาพโปรแกรมการฝึกอบรม

NFL และ Amazon Web Services ได้สร้าง Digital Athlete ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI ที่ใช้ภาพโทรทัศน์และเซ็นเซอร์ในอุปกรณ์ฟุตบอลเพื่อเพิ่มความปลอดภัยของผู้เล่น

ด้วยการสร้างแบบจำลองดิจิทัลของนักกีฬาในพื้นที่เสมือนจริง และใช้การเรียนรู้ของเครื่องและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ จะช่วยระบุผลกระทบและแนะนำวิธีลดการบาดเจ็บ เช่น ลดการสัมผัสกับหมวกกันน็อคให้เหลือน้อยที่สุด

 AI สำหรับการปรับปรุงอุปกรณ์กีฬา นอกจากนี้ AI ยังถูกใช้เพื่อเพิ่มและปรับปรุงอุปกรณ์กีฬาอีกด้วย นี่เป็นตัวอย่างบางส่วน ในวงการฟุตบอล แท็ก Jacquard ของ Google ฝังอยู่ในพื้นรองเท้าและใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อติดตามการเคลื่อนไหว เช่น การเตะและการวิ่ง ซึ่งจากนั้นจะสร้างแผนภูมิลงในโลกเสมือนจริง

เพื่อการมีส่วนร่วมของแฟนๆ ที่ดีขึ้นและข้อมูลเชิงลึกของผู้เล่น ในด้านกีฬากอล์ฟ โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Altair ผสมผสานการจำลอง การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อมูล

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบและประสิทธิภาพของไม้กอล์ฟ การปรับเปลี่ยนที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นไปที่ปัจจัยต่างๆ เช่น จุดศูนย์ถ่วง ความทนทาน และการหมุน ทำให้สามารถสร้างไม้กอล์ฟที่เหมาะกับความต้องการของผู้เล่นในวงกว้างขึ้น

 ในวงการเทนนิส ไม้เทนนิส Hìtëkw ได้รับการออกแบบโดยใช้โมเดลข้อความเป็นรูปภาพ เช่น DALL·E และ Midjourney แร็คเกตมีโครงสร้างที่เบาและแข็งแรงขึ้นพร้อมรูปลักษณ์ที่เหมือนเอเลี่ยน ใน Formula 1 ทีมใช้การจำลอง AI ที่ขับเคลื่อนโดยพันธมิตร เช่น AWS, Dell และ Oracle เพื่อปรับกลยุทธ์การแข่งขันให้เหมาะสม

โดยการวิเคราะห์ตัวแปรสำคัญ เช่น สภาพอากาศ ผู้เข้าแข่งขัน การหยุดเข้าพิท สภาพสนามแข่ง การชน และปัญหาทางกลไก การจำลองเหล่านี้ยังระบุจุดอ่อนของรถและความขัดข้องที่อาจเกิดขึ้นได้ ช่วยให้ทีมอยู่ภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ

 

 

สนับสนุนโดย    huaydee