Basketbolda yapay zekanın oyuncu takibi, analizler ve yapay zeka destekli hakemlik ile oyunu nasıl dönüştürdüğünü ve NBA'in buna nasıl öncülük ettiğini keşfedin.
.webp)
Teknolojik gelişmeler sayesinde taraftar katılımı ve oyuncu analitiği spor endüstrisinin önemli bir parçası haline geldi. Spor etkinlikleri giderek daha fazla veri tarafından yönlendiriliyor ve yapay zeka bu değişimde büyük bir rol oynuyor.
Daha önce, bilgisayarların sahada neler olduğunu görmesine ve anlamasına yardımcı olan bilgisayar görüşü gibi teknolojilerin Formula 1 ve Olimpiyatlar gibi alanlarda nasıl büyük bir etki yarattığını görmüştük. Benzer şekilde, Ulusal Basketbol Birliği (NBA) de son zamanlarda yapay zekayı yeni ve yenilikçi şekillerde kullanarak manşetlerde yer alıyor.
Ancak NBA yapay zeka konusuna bir süre önce girdi. Lig 1949'da başladığından bu yana, taraftarlarla bağlantı kurmak ve oyunu geliştirmek için yeni teknolojileri benimsemekte hızlı davrandı.
Günümüzde, bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 gerçek zamanlı nesne algılama ve takibi sağlayarak basketbol performans analizini bir adım öteye taşıyor. Vision AI, oyunu anında analiz etmeyi ve neler olup bittiğini daha iyi anlamayı kolaylaştırıyor.
Bu makalede, yapay zeka ve bilgisayarla görmenin basketbolu nasıl yeniden şekillendirdiğine daha yakından bakıyoruz. Bu teknolojilerin takımların oyuncuları gerçek zamanlı olarak takip etmelerine, performans verilerini daha doğru analiz etmelerine, daha akıllı koçluk kararları almalarına ve taraftarlar için daha iyi bir deneyim yaratmalarına nasıl yardımcı olduğunu tartışacağız.
Yapay zekanın basketbol oyunlarını iyileştirmek için nasıl kullanıldığına geçmeden önce, sporda yapay zekanın yıllar içinde nasıl geliştiğine bir göz atalım.
İlk zamanlarda spor analitiği çoğunlukla temel istatistiklere ve manuel kayıt tutmaya dayanıyordu. Bu durum 1997 yılında Prozone gibi yapay zeka tabanlı oyuncu takip sistemlerinin oyuncu hareket verilerini yakalamaya başlamasıyla değişmeye başladı.
2009 yılına gelindiğinde NBA, SportVU'nun yapay zeka destekli top ve oyuncu takibi ile büyük bir adım attı. Bu, takımların oyuncu performansına ve oyun stratejisine bakışını değiştiren ayrıntılı, veri açısından zengin analizlerin kilidini açan yeni bir dönüm noktası oldu.
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, sporda tahmine dayalı analitik için makine öğreniminden gerçek zamanlı analiz için bilgisayarla görmeye ve antrenmana yardımcı olan robotiklere kadar çok çeşitli yapay zeka tekniklerinin kullanıldığını gördük.
Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, yapay zekaya dayalı analizler hem spor etkinliklerinde hem de antrenmanlarda yaygınlaşarak takımların rekabet avantajı kazanmasına yardımcı oluyor ve taraftarlara sevdikleri oyunlar hakkında daha derin bilgiler veriyor.
Yapay zekanın bu sezon NBA'e getirilmesinin en heyecan verici yollarından biri robotlar. Golden State Warriors, antrenman seansları sırasında yardımcı olan yapay zeka destekli robotlardan oluşan son teknoloji bir sistem olan Fiziksel Yapay Zeka girişimiyle bu konuda öncülük ediyor.
Bu robotlar ribaunt ve pas antrenmanlarından savunma oyunlarının simülasyonuna kadar her konuda yardımcı oluyor ve oyuncuların performansları hakkında anında geri bildirim almalarını sağlıyor.
Takım tarafından yayınlanan bir klipte Golden State Warriors oyun kurucusu Steph Curry, ilk başta garip gelse de robotların kısa sürede antrenman rutinlerinin ayrılmaz bir parçası haline geldiğini söyledi.
İşte NBA'in yapay zekayı kullandığı diğer bazı büyüleyici yöntemler:
2025 NBA All-Star Teknoloji Zirvesi ağırlıklı olarak yapay zeka inovasyonları hakkındaydı. Aslında, Philadelphia 76ers Basketbol Operasyonları Başkanı Daryl Morey, yakın tarihli bir podcast'te yapay zekanın, özellikle de büyük dil modellerinin (LLM'ler) karar verme sürecinin nasıl ayrılmaz bir parçası haline geldiğini açıkladı.
Morey, yapay zekanın artık draft seçimlerinden oyun stratejilerine kadar her şeyin değerlendirilmesinde bir rol oynadığını vurgulayarak, "Modelleri kesinlikle herhangi bir kararda oy olarak kullanıyoruz" dedi. Bu modeller, trendleri ve sonuçları tahmin etmek için gerçek zamanlı verileri, geçmiş performansı ve diğer içgörüleri bir araya getirerek takımların geleceğe yönelik planlarına yeni bir hassasiyet katmanı ekliyor.
Morey, LLM'lerin bu süreçteki rolünü açıklamaya devam etti: "LLM'lerin tahmin konusunda oldukça başarılı olduğu ortaya çıktı. Yine de süper tahminciler gibi insanları yenemiyorlar ... Sadece gözcüler ve benzeri şeylerin üzerine sinyal ekliyorlar. Bu yüzden onlara neredeyse tek bir gözlemci gibi davranacağız."
Zaman içinde bu modeller geliştikçe, NBA'in geleceğini şekillendirmede daha da büyük bir rol oynayabilirler.
Peki, basketbolda gerçek zamanlı oyuncu takibi gibi Vision AI uygulamaları nasıl çalışır? Bir adım geriye gidelim ve teknik detaylara göz atalım.
YOLO11 gibi modeller nesne algılama, örnek segmentasyonu ve nesne izleme gibi bir dizi bilgisayarla görme görevini destekler. Bu özellikleriyle YOLO11 , bir basketbol maçının her bir video karesini gerçek zamanlı olarak işleyebilir.
Örneğin, topun çemberden ne zaman geçtiğini veya smaç vuruşunun ne zaman gerçekleştiğini takip etmek istiyorsak, YOLO11 ile entegre edilmiş bir bilgisayarla görme sistemi, top oyuncunun elinden çıkarken, havada ilerlerken ve sayı yapmak için pota ve sepetle temas ederken topu algılayabilir ve takip edebilir.
Bir başka iyi örnek de YOLO11'in poz tahmini yeteneklerini kullanmaktır. Poz tahmini, bir oyuncunun vücudundaki dirsekler, dizler ve kalçalar gibi kilit noktaların videonun her karesinde tanımlanmasını ve izlenmesini içerir. Bu, bir oyuncunun hareketinin ayrıntılı bir haritasını oluşturmak için kullanılabilir ve yalnızca sahada nerede olduklarını değil, aynı zamanda önemli anlarda nasıl hareket ettiklerini de gösterir. Elde edilen bilgiler daha sonra performansı analiz etmek, antrenman tekniklerine ince ayar yapmak ve hatta sakatlık riskini azaltmaya yardımcı olmak için kullanılabilir.
YOLO11 , oyuncu takibi ve top hareketi analizinin ötesinde, faulleri, saha dışı oyunları ve diğer ihlalleri gerçek zamanlı olarak tespit etmeye yardımcı olan yapay zeka destekli hakem yardımı için kullanılabilir.
Vision AI, video görüntülerini kare kare analiz ederek insan hatasını azaltmak için hakemlere ek bilgiler sağlayabilir. Ayrıca, gözden geçirilmesi gereken anları otomatik olarak işaretlemek için anlık tekrar sistemlerine entegre edilerek süreci daha hızlı ve daha güvenilir hale getirebilir.
Örneğin, bir oyuncu saha dışına çıkarsa, YOLO11 ayaklarının saha çizgilerine göre konumunu algılayabilir ve yetkilileri anında uyarabilir. Ayrıca model, faullerin belirlenmesine yardımcı olmak için oyuncular arasındaki aşırı fiziksel teması da takip edebiliyor.
Benzer şekilde, topun hareket halinde olduğu durumlarda, YOLO11 topun yörüngesini analiz ederek atıştan önce üç sayı çizgisini tam olarak geçip geçmediğini veya bir kale ihlali olup olmadığını belirleyebilir. Yapay zeka destekli hakem yardımı, bu tespitleri otomatikleştirerek hakemlerin doğruluğunu artırabilir, tartışmalı kararları azaltabilir ve oyunu oyuncular ve takımlar için daha adil hale getirebilir.
Basketbolda yapay zeka kullanımı, oyuncu performansından taraftar katılımına kadar her şeyi dönüştürüyor, oyunu analiz etmek ve daha akıllı kararlar almak için yeni yollar açıyor. İşte yapay zekanın basketbol takımlarına ve organizasyonlarına sunduğu avantajlardan bazılarına hızlı bir bakış:
Açık faydaları olsa da, yapay zeka çözümlerini uygulamak kendi zorluklarını da beraberinde getirebilir. İşte akılda tutulması gereken bazı sınırlamalar ve temel hususlar:
Yapay zeka basketbolu heyecan verici şekillerde yeniden tanımlıyor. YOLO11 ile gerçek zamanlı oyuncu takibinden koçların daha akıllı kararlar almasına yardımcı olan tahmine dayalı modellere kadar bu teknolojiler, takımlara oyunu analiz etmek ve performansı artırmak için yeni araçlar sunuyor.
NBA halihazırda maç programlarını optimize etmekten ve otomatik öne çıkan görüntüler oluşturmaktan koçluk stratejilerini iyileştirmeye ve taraftar katılımını artırmaya kadar her şey için yapay zekayı kullanıyor. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, daha da doğru analizler, daha iyi sakatlık önleme ve oyuncu performansına ilişkin daha derin içgörüler bekleyebiliriz.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz araçlarda yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme gibi sektörlerdeki yenilikleri keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI projelerinizi hayata geçirin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI