لا إصابات بعد اليوم.. كيف يمكن أن يحسن الذكاء الاصطناعي أداء الرياضيين؟ ربما ولت الأوقات التي يحاول فيها الرياضيون تخطي كل الحدود في اللعب دون المخاطرة أو الخوف من التعرض للإصابة أو الإجهاد أثناء ذلك، إذ يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في التنبؤ بالإصابات التي قد يتعرض لها الرياضيون، وتحسين أداء اللاعبين، وفق وول ستريت جورنال.

يمكن التنبؤ بالعديد من الإصابات الرياضية إذا اعتمدنا على البيانات الصحيحة: قد تؤثر الإصابة تأثيرا خطيرا على صحة اللاعب البدنية والنفسية والعقلية، إلى جانب تأثيرها على إمكاناته الرياضية، وهي أكثر شيوعا بين الرياضيين الهواة واليافعين أكثر من نظرائهم المحترفين. لكن يمكن تفادي العديد من الإصابات، إذ تحدث ثلث الإصابات في عالم كرة القدم بسبب كثرة اللعب ويمكن التنبؤ بها من خلال الخوارزميات، وفق دورية نيتشر.

يشهد استخدام الذكاء الاصطناعي في عالم الرياضة نموا سريعا في السوق العالمية: من المتوقع أن تقفز قيمة سوق استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الرياضة والتي قدرت بـ 1.4 مليار دولار في عام 2020 إلى قرابة 19.2 مليار دولار بحلول عام 2030، وفق تقرير حديث صادر عن ألايد ماركت ريسرش.

كيف تعمل هذه البرامج؟ عبر جمع الكثير من البيانات: يعمل جمع البيانات الموضعية والبيومترية أو المقاييس الحيوية على إنشاء المئات من نظم القياس الجديدة لتحسين عمليات صناعة القرار في الرياضات، وفق ديلويت إنسايتس. نقلت صحيفة وول ستريت جورنال عن ستيفن سميث، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة كيتمان لابس، قوله إن هناك رياضيين يتعاملون مع أجسادهم كأنها أعمال تجارية، مضيفا أنهم بدأوا في الاستفادة من البيانات والمعلومات لإدارة أنفسهم على نحو أفضل. وتابع سميث: "سنرى المزيد من الرياضيين يلعبون لفترة أطول وبأعلى مستوى لمدة أطول أيضا".

تقيس مؤشرات التتبع حركة اللاعبين (أو الكرة أو أي شيء آخر) في أرجاء الملعب من خلال استخدام نظم قياس تحدد السرعات وارتفاع القفزات والحركات الجانبية وتغيير الاتجاه.

ويمكن أن تقيس المؤشرات البيومترية أو الحيوية، التي تشمل معدلات النبض ومستوى الأكسجين في الدم ومعدل التعرق وإيقاع النوم، الجهد البدني للاعبين الذي قد يجعلهم عرضة للإصابة ومدى احتياجهم للراحة.

بعض علماء الرياضة يأخذون في الاعتبار البيانات المحيطة بالسياق أيضا، والتي تشمل الحالة المزاجية للاعب، ومقدار المياه الذي تناوله، والمسافة التي قطعها في فترة معينة، ومؤشر كتلة الجسم، والإصابات السابقة.

من الشركات التي تعمل في السوق بالفعل تطبيق FoodVisor لتنظيم التغذية، الذي يستخدم تقنية تعلم الآلة لمعرفة أكثر من 1200 نوع من الأطعمة وتقدير الكمية والقيمة الغذائية اللازمة في الوجبة. وكذلك تطبيق Zone7 الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي في مراجعة بيانات عشرات الآلاف من الرياضيين لتحليل التغيرات في حركة الجسم، وتقديم تنبؤات تتعلق بمخاطر الإصابة واقتراحات للتدريب. وتطبيق Skillcorner الذي يتتبع حركة لاعبي كرة القدم وأدائهم، وتطبيق Kitman Labs لتحليل مخاطر الإصابة.

هل نستخدم هذه البرامج في الشرق الأوسط؟ على حد علمنا، ليس بعد. شهدت المنطقة نموا في تحليل البيانات في مجالات مثل إشراك الاتحاد الإماراتي للجوجيتسو للجمهور عبر الإنترنت، ومراقبة الدوري الإسباني لأداء خدمات المشجعين في المنطقة، بالإضافة إلى شركة أرقام إف سي المصرية الناشئة المتخصصة في تحليل بيانات كرة القدم. لكن لا يبدو أن البرامج التي تتوقع الإصابات الرياضية مستخدمة هنا حتى الآن.

أمامنا مجالات واسعة لتطبيق الذكاء الاصطناعي على الرياضة: "في السنوات الخمس أو العشر الماضية، عملت الفرق على جمع كميات هائلة من البيانات"، حسبما تنقل نيتشر عن عالم البيانات ديريك ماكهيو، الذي يشير إلى وجود "فجوة بين كمية البيانات التي نجمعها وما نفعله بها … ونحاول سد هذه الفجوة باستخدام تعلم الآلة".

لكن مخاوف خصوصية البيانات يمكن أن تعطل هذا الانتشار: تظل هناك أسئلة دون إجابات مثل: من يمتلك بيانات اللاعبين، بما في ذلك المعلومات الصحية الحساسة. يتردد بعض اللاعبين في جمع بياناتهم، مشيرين إلى مخاوف تتعلق بالخصوصية والخوف من أن ذلك قد يؤثر على مفاوضات عقودهم. ورغم أن بعض البطولات الرياضية المحترفة وضعت بعض السياقات لحماية بيانات اللاعبين جزئيا، فإن التكنولوجيا الجديدة تتطور بسرعة تتجاوز محاولات تنظيم استخدام البيانات، طبقا لديلويت.