اكتشف كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي في كرة السلة تحولاً في اللعبة من خلال تتبع اللاعبين والتحليلات والتحكيم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حيث يقود الدوري الأمريكي للمحترفين الطريق.
.webp)
بفضل التطورات التكنولوجية، أصبح تفاعل المشجعين وتحليلات اللاعبين جزءاً مهماً من صناعة الرياضة. أصبحت الأحداث الرياضية تعتمد بشكل متزايد على البيانات، ويلعب الذكاء الاصطناعي دوراً كبيراً في هذا التحول.
في السابق، رأينا كيف أحدثت تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية، التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على رؤية وفهم ما يحدث في الملعب، تأثيراً كبيراً في مجالات مثل الفورمولا وان والألعاب الأولمبية. وبالمثل، تصدرت الرابطة الوطنية لكرة السلة (NBA) مؤخراً عناوين الصحف لاستخدامها الذكاء الاصطناعي بطرق جديدة ومبتكرة.
ومع ذلك، دخل دوري كرة السلة الأمريكي للمحترفين في محادثة الذكاء الاصطناعي منذ فترة. فمنذ أن بدأ الدوري في عام 1949، كان سريعاً في تبني تقنيات جديدة للتواصل مع المشجعين وتحسين اللعبة.
اليوم، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 ترتقي بتحليلات أداء كرة السلة خطوة إلى الأمام من خلال تمكين اكتشاف الأجسام وتتبعها في الوقت الفعلي. يسهّل الذكاء الاصطناعي للرؤية تحليل اللعبة أثناء اللعب والحصول على فهم أفضل لما يحدث.
في هذه المقالة، نلقي نظرة فاحصة على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية بإعادة تشكيل كرة السلة. سنناقش كيف تساعد هذه التقنيات الفرق على تتبع اللاعبين في الوقت الحقيقي، وتحليل بيانات الأداء بدقة أكبر، واتخاذ قرارات تدريبية أكثر ذكاءً، وخلق تجربة أفضل للجماهير.
قبل أن نتعمق في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين ألعاب كرة السلة، دعنا نلقي نظرة على كيفية تطور الذكاء الاصطناعي في الرياضة على مر السنين.
في الأيام الأولى، اعتمدت التحليلات الرياضية في الغالب على الإحصاءات الأساسية وحفظ السجلات يدوياً. بدأ هذا الأمر يتغير في عام 1997، عندما بدأت أنظمة تتبع اللاعبين القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل Prozone، في التقاط بيانات حركة اللاعبين.
بحلول عام 2009، خطت الرابطة الوطنية لكرة السلة الأمريكية للمحترفين خطوة كبيرة إلى الأمام مع نظام SportVU المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتتبع الكرة واللاعبين. كان ذلك بمثابة علامة فارقة جديدة فتحت المجال لتحليلات مفصلة وغنية بالبيانات غيرت من نظرة الفرق إلى أداء اللاعبين واستراتيجية اللعب.
في السنوات القليلة الماضية، شهدنا في السنوات القليلة الماضية استخدام مجموعة واسعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرياضة، بدءاً من التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية إلى الرؤية الحاسوبية للتحليل في الوقت الحقيقي والروبوتات التي تساعد في التدريب.
مع استمرار تطور هذه التقنيات، أصبحت التحليلات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي شائعة في كل من الأحداث والممارسات الرياضية، مما يساعد الفرق على اكتساب ميزة تنافسية ويمنح المشجعين رؤى أعمق في الألعاب التي يحبونها.
واحدة من أكثر الطرق إثارة التي تم إدخال الذكاء الاصطناعي إلى الدوري الأمريكي للمحترفين هذا الموسم هي من خلال الروبوتات. ويقود فريق غولدن ستيت ووريورز الطريق من خلال مبادرة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وهو نظام متطور من الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد أثناء جلسات التدريب.
تساعد هذه الروبوتات في كل شيء بدءاً من تدريبات الارتداد والتمرير إلى محاكاة اللعب الدفاعي، مما يتيح للاعبين الحصول على ملاحظات فورية حول أدائهم.
في مقطع نشره الفريق، علّق ستيف كاري حارس فريق غولدن ستيت ووريورز أنه على الرغم من الشعور بالغرابة في البداية، إلا أن الروبوتات سرعان ما أصبحت جزءاً لا يتجزأ من روتين تدريباتهم.
فيما يلي بعض الطرق الرائعة الأخرى التي يستخدم بها الدوري الأمريكي للمحترفين الذكاء الاصطناعي:
كانت قمة تكنولوجيا كل نجوم الدوري الأمريكي للمحترفين لعام 2025 تدور في الغالب حول ابتكارات الذكاء الاصطناعي. في الواقع، في بودكاست حديث، شرح رئيس عمليات كرة السلة في فيلادلفيا 76ers، داريل موري، كيف أصبح الذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، جزءًا لا يتجزأ من عملية اتخاذ القرار.
وأشار موري قائلاً: "نحن نستخدم النماذج بكل تأكيد كصوت في أي قرار"، مؤكداً أن الذكاء الاصطناعي يلعب الآن دوراً في تقييم كل شيء بدءاً من اختيارات المسودة إلى استراتيجيات اللعب. وتجمع هذه النماذج بين البيانات في الوقت الحقيقي والأداء التاريخي وغيرها من الرؤى للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج، مما يضيف طبقة جديدة من الدقة إلى كيفية تخطيط الفرق للمستقبل.
ومضى موري في شرح دور دكاترة القانون في هذه العملية: "لقد اتضح أن أجهزة LLM تعمل بشكل جيد إلى حد ما في التنبؤ. فهي لا تزال لا تتفوق على البشر، مثل المتنبئين الخارقين ... إنها تضيف إشارة على مجرد الكشافة وأشياء من هذا القبيل. لذا سنعاملهم تقريباً مثل مستكشف واحد."
ومع مرور الوقت، ومع تحسن هذه النماذج، قد تلعب دوراً أكبر في تشكيل مستقبل الدوري الأمريكي للمحترفين.
إذن، كيف تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المرئي مثل تتبع اللاعبين في الوقت الحقيقي في كرة السلة؟ دعنا نأخذ خطوة إلى الوراء ونتعرف على التفاصيل التقنية.
تدعم نماذج مثل YOLO11 مجموعة من مهام الرؤية الحاسوبية، مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة النماذج، وتتبع الأجسام. وبفضل هذه الإمكانيات، يمكن ل YOLO11 معالجة كل إطار فيديو لمباراة كرة سلة في الوقت الفعلي.
على سبيل المثال، إذا أردنا تعقّب وقت مرور الكرة عبر السلة أو عند حدوث ضربة قاضية، يمكن لنظام الرؤية الحاسوبية المدمج مع YOLO11 اكتشاف الكرة وتتبعها عندما تترك يد اللاعب وتنتقل عبر الهواء وتلامس اللوحة الخلفية والسلة لتسجيل هدف.
مثال جيد آخر هو استخدام قدرات تقدير الوضعية في YOLO11. يتضمن تقدير الوضعية تحديد وتتبع النقاط الرئيسية على جسم اللاعب، مثل المرفقين والركبتين والوركين، في كل إطار من الفيديو. يمكن استخدام ذلك لإنشاء خريطة مفصّلة لحركة اللاعب، لا تُظهر فقط مكان تواجده في الملعب، بل أيضاً كيفية تحركه خلال اللحظات المهمة. يمكن بعد ذلك استخدام الرؤى التي تم جمعها لتحليل الأداء، وصقل تقنيات التدريب، وحتى المساعدة في تقليل مخاطر الإصابات.
بالإضافة إلى تعقب اللاعبين وتحليل حركة الكرة، يمكن استخدام YOLO11 لمساعدة الحكام المدعومين بالذكاء الاصطناعي، مما يساعد على اكتشاف الأخطاء واللعب خارج الحدود وغيرها من الانتهاكات في الوقت الفعلي.
من خلال تحليل لقطات الفيديو إطاراً بإطار، يمكن للذكاء الاصطناعي Vision AI تزويد الحكام برؤى إضافية للحد من الأخطاء البشرية. كما يمكن دمجها في أنظمة الإعادة الفورية للإشارة تلقائياً إلى اللحظات التي تحتاج إلى مراجعة، مما يجعل العملية أسرع وأكثر موثوقية.
على سبيل المثال، إذا خرج أحد اللاعبين عن حدود الملعب، يمكن YOLO11 اكتشاف موضع قدميه بالنسبة لخطوط الملعب وتنبيه المسؤولين على الفور. كما يمكن للنموذج تتبع التلامس الجسدي المفرط بين اللاعبين للمساعدة في تحديد الأخطاء.
وبالمثل، في المواقف التي تكون فيها الكرة في حالة حركة، يمكن YOLO11 تحليل مسارها لتحديد ما إذا كانت الكرة قد عبرت خط الثلاث نقاط بالكامل قبل التسديد أو إذا حدث انتهاك لحارس المرمى. من خلال أتمتة هذه الاكتشافات، يمكن لمساعدة الحكام التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تحسين دقة التحكيم، وتقليل القرارات المثيرة للجدل، وجعل اللعبة أكثر عدلاً للاعبين والفرق.
يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في كرة السلة إلى تغيير كل شيء بدءاً من أداء اللاعبين إلى مشاركة المشجعين، مما يفتح طرقاً جديدة لتحليل اللعبة واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. فيما يلي لمحة سريعة عن بعض المزايا التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لفرق كرة السلة والمؤسسات:
في حين أن هناك فوائد واضحة، إلا أن تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأتي مع مجموعة من التحديات الخاصة به. فيما يلي بعض القيود والاعتبارات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:
يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف كرة السلة بطرق مثيرة. من تتبع اللاعبين في الوقت الفعلي باستخدام YOLO11 إلى النماذج التنبؤية التي تساعد المدربين على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، تمنح هذه التقنيات الفرق أدوات جديدة لتحليل اللعبة وتحسين الأداء.
يستخدم الدوري الأمريكي لكرة السلة للمحترفين بالفعل الذكاء الاصطناعي في كل شيء، بدءاً من تحسين جداول المباريات وإنشاء بكرات إبراز آلية إلى تحسين استراتيجيات التدريب وتعزيز مشاركة المشجعين. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع تحليلات أكثر دقة ووقاية أفضل من الإصابات ورؤى أعمق حول أداء اللاعبين.
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والرؤية الحاسوبية في الزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. اطّلع على خيارات الترخيص لدينا واجعل مشاريعك في مجال الذكاء الاصطناعي في الرؤية تنبض بالحياة.
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI