از میدان تا متاورس؛ فناوری‌هایی که ورزش را دگرگون می‌کنند

صنعت ورزش به میدان فناوری فناوری تبدیل شده است. مکانی که هوش مصنوعی، چیزهایی افزوده، دستگاه‌های پوشیدنی و بینایی رایانه‌ای نه‌تنها عملکرد ورزشکاران را به سطحی بی‌سابقه می‌رسانند، بلکه تماشای بازی‌ها را نیز به دنیایی فراگیر می‌دهند و می‌توانند بدل کنند.

کد خبر: ۱۲۸۴۵۹۶

سه‌شنبه - ۲۴ تير ۱۴۰۴ / July 15, 2025

به گزارش گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو، صنعت ورزش، خانه‌ای برای رویکرد‌های نوآورانه و پیشرفته برای افزایش عملکرد ورزشکاران، جلوگیری از آسیب‌دیدگی، جذب مخاطبان و بهبود تجربه کلی از رویداد‌های ورزشی حرفه‌ای است. MobiDev از سال ۲۰۱۹ با سازمان‌های ورزشی حرفه‌ای همکاری داشته و در توسعه برنامه‌های نوآورانه برای صنعت ورزش نقش دارد؛ و ما شاهد بوده‌ایم که بازار با محبوبیت یادگیری ماشینی، واقعیت افزوده، پوشیدنی‌های هوشمند و سایر فناوری‌ها چقدر سریع تغییر کرده است.

همه این رویکردها، نحوه برخورد سازمان‌ها با آماده‌سازی ورزشکاران، مدیریت تیم‌های ورزشی و تجزیه و تحلیل فعالیت‌های درون و بیرون از زمین را تغییر می‌دهند. در اینجا، نگاهی به روند‌های اخیر شکل‌دهنده دنیای ورزش و آنچه می‌توانید از این موارد برای توسعه محصول خود استخراج کنید، خواهیم انداخت.

روند شماره ۱: برنامه‌های کاربردی آموزش هوش مصنوعی

در میان روش‌های مختلف استفاده از هوش مصنوعی در صنعت تناسب اندام و ورزش، بینایی کامپیوتر نمونه برجسته‌ای از یک فناوری متحول‌کننده برای برنامه‌های ورزشی است که تجزیه و تحلیل بلادرنگ و بینش فوری در مورد حرکات کاربر ارائه می‌دهد. با معرفی فناوری تخمین ژست، محدودیت‌های ردیابی حرکات انسان کمتر شد. از آنجا که این مدل‌های بینایی کامپیوتر می‌توانند درک دقیقی از الگوی حرکتی در فضای سه‌بعدی به دست آورند و نیازی به استفاده از هیچ وسیله پوشیدنی ندارند.

مربیان هوش مصنوعی می‌توانند از این قابلیت برای تشریح تکنیک‌های بازیکنان، شناسایی نقاط قوت و ضعف و ارائه بازخورد هدفمند برای بهبود استفاده کنند. علاوه بر این، کاربران عادی نیز می‌توانند از آن به تنهایی استفاده کنند - برای جلوگیری از آسیب‌دیدگی با تشخیص اشتباهات در انجام تمرینات و بی‌نظمی‌ها در فرم یا وضعیت بدن در طول تمرین و توانبخشی.

همچنین، معیار‌های عملکرد عینی تولید شده توسط بینایی کامپیوتر، ذهنیت‌گرایی را از بین می‌برد و داده‌های دقیقی را که برای استراتژی‌های آموزشی و برنامه‌های بازی بسیار مهم هستند، ارائه می‌دهد. این رویکرد به طور فعال برای ایجاد سیستم‌هایی پیاده‌سازی می‌شود که می‌توانند بازخورد دقیقی از حرکات انجام شده به ورزشکاران حرفه‌ای ارائه دهند و با بازخورد اصلاحی و خلاصه‌های تحلیلی برای جلسات طولانی‌تر پشتیبانی کنند.

MobiDev در پروژه‌ای مرتبط با خودکارسازی رویه‌های آموزشی با استفاده از تخمین ژست انسان مشارکت داشته است. BeOne Sports نمونه‌ی زنده‌ای از چیزی است که می‌توان آن را یک اپلیکیشن مربیگری هوش مصنوعی نامید، زیرا دسترسی به بازخورد ورزشکاران حرفه‌ای را از طریق تلفن هوشمند شما فراهم می‌کند. اخیراً، BeOne Sports با دانشگاه رایس همکاری کرده است تا هوش مصنوعی ضبط حرکت موبایل BeOne Sports و تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته را با برنامه‌های برتر پزشکی ورزشی و توانبخشی رایس ادغام کند تا استاندارد جدیدی را برای مراقبت از ورزشکاران، پیشگیری از آسیب‌دیدگی و بهینه‌سازی عملکرد تعیین کند؛ بنابراین اگر به دنبال ساخت یک اپلیکیشن مربی هوش مصنوعی هستید و از خود می‌پرسید که پیاده‌سازی تخمین ژست انسان چقدر دشوار است، جدول زمانی توسعه چیست و چگونه می‌توان با بینایی کامپیوتر به نتایج دقیقی دست یافت، MobiDev می‌تواند خدمات مشاوره هوش مصنوعی را برای پشتیبانی از خلق محصول شما از ایده تا عرضه ارائه دهد.

روند شماره ۲: فناوری‌های پوشیدنی و تجزیه و تحلیل عملکرد

الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل ورزشی نقش محوری در محاسبه ورودی کاربر برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف عملکرد ورزشی، تمرین، تعادل خواب/استراحت و دستاورد‌ها دارند. امروزه در فناوری ورزشی از دستگاه‌های مختلفی برای جمع‌آوری داده‌ها و پردازش آنها با استفاده از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. دستگاه‌های پوشیدنی که برای جمع‌آوری اطلاعات شاخص‌های سلامت عمومی، پارامتر‌های فیزیولوژیکی و تجزیه و تحلیل عملکرد درست در طول بازی طراحی شده‌اند، به یک امر رایج در بین سازمان‌های ورزشی تبدیل شده‌اند.

همانطور که تحقیقات دانشگاه کلگری نشان می‌دهد: «کاربرد‌های هوش مصنوعی پتانسیل بهبود روش‌های سنتی تحلیل عملکرد ورزشی را دارند. این امر باعث شده است که تحلیل‌های ویدیویی سریع‌تر، دقیق‌تر و جامع‌تر شوند و جایگزین بررسی‌های دستی وقت‌گیر و احتمالاً جانبدارانه شوند.» پایه فناوری چنین سیستم‌هایی شامل روش‌های مختلف بینایی رایانه‌ای است که با الگوریتم‌های تحلیلی جفت می‌شوند تا داده‌ها را در مورد عملکرد بازیکنان جمع‌آوری و پردازش کنند. این داده‌ها می‌توانند شامل بازیکنان انفرادی یا تیم‌های ورزشی و تعاملات آنها در طول بازی باشند.

نمونه‌ای از نوآوری‌ها در ورزش - سیستم SPORTLOGiQ که مسابقات جام جهانی فیفا را تجزیه و تحلیل می‌کند

سیستم PORTLOGiQ مسابقات جام جهانی فیفا را تجزیه و تحلیل می‌کند

چنین سیستم‌هایی اغلب در پلتفرم‌ها و اپلیکیشن‌های تحلیل ورزشی ادغام می‌شوند و به ورزشکاران و مربیان این امکان را می‌دهند که تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند، استراتژی‌های تمرینی را بهینه کنند و عملکرد و رفاه کلی را افزایش دهند. به عنوان مثال، PlaySight راهکاری را توسعه داده است که از حسگر‌های نوری برای مشاهده زمین تمرین و تشخیص خودکار حرکات استفاده می‌کند.

اکوسیستم زیربنایی شامل انواع بی‌شماری از حسگر‌ها و اجزای نرم‌افزاری است که دلایل آسیب‌های وارده را تجزیه و تحلیل می‌کنند یا به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک می‌کنند، زیرا چنین سیستم‌هایی برای نظارت بر میلیون‌ها نقطه داده در هر بازی طراحی شده‌اند. نقطه ورود داده‌ها فقط به تصاویر محدود نمی‌شود، زیرا انواع دیگری از حسگر‌ها نیز به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند ردیاب کفی کفش ژاکارد گوگل برای فوتبال. دستگاه‌های اینترنت اشیا، شتاب‌سنج‌ها، حسگر‌های فشار، ژیروسکوپ‌ها و سایر رویکرد‌ها همگی به طور فزاینده‌ای محبوب می‌شوند و در آینده نیز وجود خواهند داشت.

روند شماره ۳: پخش فراگیر با واقعیت افزوده

پخش مسابقات ورزشی یکی از سه منبع اصلی درآمد سازمان‌های ورزشی است. در سال‌های گذشته، با شیوع کووید و قطع رویداد‌های ورزشی و کاهش دامنه توجه کاربران به برنامه‌های تیک‌تاک، پخش‌کنندگان بازی‌های طولانی با مشکل مواجه شدند. مردم زمان کمتری را صرف تماشای این رویداد می‌کنند. اما با افزایش محبوبیت فناوری واقعیت افزوده، ورزش ممکن است دوباره توجه آنها را به خود جلب کند.

نمونه‌ای از نوآوری‌های فناوری در ورزش - پخش زنده با واقعیت افزوده ESPN

در سال ۲۰۲۳، اپل و والت دیزنی از همکاری مشترک خود برای ادغام Apple Vision Pro در یک تجربه پخش در واقعیت افزوده خبر دادند. این همکاری امکان تماشای همزمان ۵ بازی مختلف را فراهم می‌کند و امکان نمایش تصویر در تصویر و آمار روی صفحه را فراهم می‌کند. هدست واقعیت مجازی MetaQuest نیز ویژگی نسبتاً مشابهی به نام Xtadium را راه‌اندازی کرد. با این حال، استفاده از واقعیت افزوده برای تماشای بازی‌ها از زوایای مختلف ورزشگاه و پیمایش آمار به صورت بلادرنگ فقط به این محدود نمی‌شود.

برای مثال، ESPN، یک پخش‌کننده آمریکایی، یک برنامه AR را پیاده‌سازی کرد که به بینندگان کمک می‌کند تا داده‌های جمع‌آوری‌شده در طول مسابقه را تجسم کنند. قرار دادن پوشش‌های مجازی به پیمایش سریع‌تر در بازی کمک می‌کند و تعامل بینندگان را افزایش می‌دهد. اما مهم‌تر از آن، چشم‌انداز‌های جدیدی از توسعه برنامه AR را برای کسب‌وکار‌هایی که در صنعت ورزش فعالیت می‌کنند، باز می‌کند.

روند شماره ۴: کمک داور ویدیویی

از آنجایی که مدتی است که کمک داور‌های ویدیویی (VAR) وجود دارند و پروتکل‌هایی برای استفاده از چنین سیستم‌هایی در ورزش وجود دارد، می‌توانیم با اطمینان بگوییم که این روند برای سال‌های آینده نیز ادامه خواهد داشت. این ابزار‌ها برای تجزیه و تحلیل موقعیت‌های درون بازی به ضبط‌های ویدیویی متکی هستند و نظر بی‌طرفانه‌ای در مورد اینکه آیا در یک مسابقه فوتبال اوت وجود داشته یا خیر یا اینکه آیا نیاز به پنالتی است، ارائه می‌دهند.

کمک داور‌های ویدیویی در حال حاضر در مسابقات اتومبیل‌رانی فرمول یک و سایر ورزش‌ها استفاده می‌شوند و هزینه قضاوت بازی را کاهش می‌دهند. همانطور که هوش مصنوعی کاملاً قادر به درک قوانین ورزشی و تجزیه و تحلیل رویداد‌های داخل زمین است، اما مهمتر از آن، VAR نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌های بی‌طرفانه ایفا می‌کند، زیرا بحث‌های داغ در مورد تصمیمات داور بخش دیرینه‌ای از هر ورزشی است.

یک سیستم خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها به تصمیم‌گیری صحیح در طول یک رقابت ورزشی کمک می‌کند، بلکه آن را فوراً و به طور قانع‌کننده‌ای برای تیم‌ها و هواداران تجسم می‌کند و از استرس و اختلافات جلوگیری می‌کند. با این حال، الزامات پیاده‌سازی VAR بسیار زیاد است، زیرا تصمیم ارائه شده توسط سیستم، سرنوشت هر مسابقه را تعیین می‌کند. در مجموع، VAR به عنوان بخشی از تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم است که به صراحت در ورزش مورد استفاده قرار می‌گیرد و تعداد موارد استفاده از آن تنها با افزایش دسترسی و دقت الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حال افزایش است.

روند شماره ۵: پیشگیری از آسیب‌های دیجیتال

به دنبال روند رو به رشد استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، پیشگیری از آسیب‌دیدگی با هوش مصنوعی، از زمانی که NFL و AWS همکاری خود را برای توسعه Digital Athlete اعلام کردند، به یک موضوع مهم تبدیل شد. این یک فناوری پیشگامانه است که از حسگر‌های مختلف در لباس محافظ بازیکن استفاده می‌کند تا داده‌ها را جمع‌آوری کرده و یک نمایش مجازی از بازیکنان NFL ایجاد کند تا آسیب‌های احتمالی را پیش‌بینی کند.

سیستم‌های مشابهی در انواع مختلف ورزش پدیدار می‌شوند، به عنوان مثال، NBA با GE HealthCare و MedStar Health همکاری کرده است تا با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و حسگر‌های پوشیدنی، پیشگیری از آسیب‌دیدگی را پیاده‌سازی کند. این بدان معناست که مفهوم جمع‌آوری داده‌های بیومکانیکی، فیزیولوژیکی و سلامت عمومی در ورزش‌های بزرگ به تکامل خود ادامه خواهد داد و احتمالاً به ورزش‌های آماتور نیز خواهد رسید. با این اوصاف، نوع جداگانه‌ای از سیستم در بازار در حال رشد است.

توانبخشی پس از آسیب‌دیدگی گاهی اوقات می‌تواند ماه‌ها یا حتی سال‌ها تمرین مداوم و کنترل‌شده طول بکشد. ورزشکاران حرفه‌ای معمولاً متخصصان فیزیوتراپی یا توانبخشی بسیار ماهری در کنار خود دارند. با این حال، این ممکن است برای ورزشکاران آماتوری که حامی مالی ندارند، صدق نکند.

این اپلیکیشن‌ها اصول مشابهی را برای مربیان مبتنی بر هوش مصنوعی اعمال می‌کنند و از تخمین حالت بدن انسان و بینایی کامپیوتر برای ردیابی حرکات خاص و ارائه بازخورد استفاده می‌کنند. اپلیکیشن‌های توانبخشی با نشان دادن مجموعه‌ای از تمرینات و تکنیک‌های مناسب برای آنها، یا با کنترل اجرا با ارائه اصلاحات بیومکانیکی به کاربر، به افراد در درمان و بهبودی صحیح آسیب‌دیدگی کمک می‌کنند.

روند شماره ۶: استعدادیابی مبتنی بر داده

فرآیند شناسایی و ارزیابی استعداد‌ها برای استخدام بازیکنان به تیم می‌تواند موضوع بحث طولانی باشد. هوش مصنوعی سال‌هاست که در فناوری منابع انسانی و جذب استعداد‌ها وجود دارد و با ارائه داده‌ها از کسب‌وکار‌ها برای جستجوی کاندیدا‌هایی که بیشترین تناسب را با موقعیت‌های شغلی مشخص دارند، پشتیبانی می‌کند. با این حال، برخلاف سیستم‌های توصیه برای کاندیدا‌های شغلی، صنعت ورزش برای تصمیم‌گیری آگاهانه به تجزیه و تحلیل عمیق عملکرد در بازی نیاز دارد.

بخشی از تصمیم‌گیری در اینجا به جمع‌آوری و تحلیل معیار‌های عملکرد واقعی بازیکنان مربوط می‌شود؛ که با استفاده از بینایی کامپیوتر برای پردازش عملکرد بازیکنان در زمین و تجزیه و تحلیل این تحلیل به تجسم‌های واضح اعمال می‌شود. بخش دیگری از این فرآیند، مقایسه بازیکنان با یکدیگر است.

انجمن‌های ورزشی بزرگ مانند NBA، NHL یا MLB این سیستم‌ها را برای پردازش داده‌های خود و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور در مورد استعدادیابی/استخدام، ادغام می‌کنند. با این حال، استفاده از چنین سیستم‌هایی فقط به ورزش‌های حرفه‌ای محدود نمی‌شود، زیرا مواردی از سیستم‌هایی مانند سیستم توسعه‌یافته توسط SparkCognition وجود دارد. سیستم استخدام ایجاد شده به دانشگاه‌ها کمک می‌کند تا درخواست‌های دانشجویان را بر اساس عملکرد ورزشی، توصیه‌ها و حتی نمرات آنها ارزیابی کنند. به این معنی که داده‌ها و کار‌های مقدماتی به‌دست‌آمده در بینایی کامپیوتر، تصمیم‌گیری هوش مصنوعی در استخدام را بیشتر پیش خواهد برد.

روند شماره ۷: واقعیت مجازی و شبیه‌سازی‌های بازی

وقتی در مورد ورزش صحبت می‌کنیم، سناریو‌های آموزشی پیچیده زیادی وجود دارد که تکرار آنها بدون یک محیط واقع‌گرایانه دشوار است، با این حال، آنها همچنان برای یادگیری استراتژی‌ها و رویکرد‌های تاکتیکی جدید حیاتی هستند. واقعیت مجازی با طیف وسیعی از هدست‌های معرفی شده در بازار، محبوبیت قابل توجهی به دست آورده است و آموزش ورزشی نیز از استفاده از شبیه‌سازی‌ها مستثنی نیست.

در سال ۲۰۱۵، NFL بررسی کرد که چگونه می‌توان از واقعیت مجازی برای اهداف آموزشی دانشجویان دانشگاه که از زمین‌های بازی دیجیتال استفاده می‌کنند، استفاده کرد. امروزه، سیستم‌های مشابهی در دستگاه‌های سطح مصرف‌کننده مانند هدست‌های واقعیت مجازی MetaQuest ادغام شده‌اند، و Pro Era نمونه‌ای از چگونگی بهره‌مندی بازیکنان فوتبال آمریکایی از شبیه‌سازی بازی با استفاده از داده‌های NFL در زمان واقعی است. چنین برنامه‌هایی در درجه اول برای شبیه‌سازی گیم‌پلی کوارتربک‌ها هدف قرار گرفته‌اند، با این حال، توسعه نشان می‌دهد که این رویکرد به سایر نقش‌های تیمی و انواع ورزش‌ها نیز تعمیم داده شده است.

چگونه از روند‌های فناوری ورزشی برای محصول خود بهره ببریم؟

موتور پیشرفت فناوری‌های ورزشی امروزی حول هوش مصنوعی و واقعیت افزوده متمرکز شده است. از آنجایی که قدرت پردازش داده‌ها با یادگیری ماشینی و تبدیل داده‌های موجود بیش از هر زمان دیگری در دسترس است، می‌توانیم شاهد ادغام گسترده آنها در سازمان‌های بزرگ ورزشی باشیم که در تصمیم‌گیری، بازاریابی، سرگرمی و فرآیند‌های مدیریت تیم به آن متکی هستند. برنامه‌های سطح پایین‌تر که برای مربیگری، توسعه تاکتیک‌ها و استراتژی‌ها در طول بازی در نظر گرفته شده‌اند نیز با افزایش میزان داده‌های آموزشی، پیشرفت می‌کنند.

اگر می‌خواهید از تمام پتانسیل فناوری‌های جدید در ورزش استفاده کنید و آن را به عنوان یک سرمایه‌گذاری امیدوارکننده در نظر بگیرید، تیم MobiDev به شما در توسعه محصولتان برای صنعت ورزش کمک خواهد کرد و تمام تخصص فنی و تجاری خود را در این حوزه ارائه می‌دهد. خدمات توسعه اپلیکیشن ورزشی و تناسب اندام ما را بررسی کنید یا مستقیماً با ما تماس بگیرید.