هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر در تحلیل فوتبال: تحولی در نحوه درک ما از بازی
هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر در تحلیل فوتبال: تحولی در نحوه درک ما از بازی
تحلیل ورزشی | علوم ورزشی | فناوری و نوآوری
بازار جهانی هوش مصنوعی به کار رفته در ورزش در سال 2024 به 1030 میلیون دلار رسید و انتظار میرود تا سال 2030 با رشد سالانه نزدیک به 17 درصد به 2610 میلیون دلار برسد. فوتبال در قلب این تحول قرار دارد. از سیستم تشخیص آفساید نیمه خودکار که لیگ برتر در فصل 2024-2025 معرفی کرد تا پلتفرمهای استعدادیابی مبتنی بر هوش مصنوعی که هزاران بازیکن را در لیگهای سراسر جهان تجزیه و تحلیل میکنند، هوش مصنوعی عمیقاً در حال تغییر نحوه درک، آمادهسازی و رقابت باشگاهها در مسابقات است.
آنچه این انقلاب را متمایز میکند، نه تنها میزان دادهها – فوتبال دهههاست که در حال جمعآوری آمار است – بلکه توانایی استخراج اطلاعات مفید از تصاویری است که قبلاً صرفاً به چشم انسان متکی بودند. سیستمهای بینایی کامپیوتر میتوانند موقعیت هر بازیکن را ۲۵ بار در ثانیه ردیابی کنند، الگوهای تاکتیکی نامرئی برای چشم غیرمسلح را تشخیص دهند و جنبههایی از عملکرد را که قبلاً ذهنی بودند، اندازهگیری کنند. بنابراین بازی وارد دورانی از دقت بیسابقه میشود.
از تجزیه و تحلیل دستی تا هوش خودکار
تجزیه و تحلیل فوتبال چندین مرحله را پشت سر گذاشته است. در ابتدا بر معیارهای اساسی مانند گل، پاس گل یا مالکیت توپ تمرکز داشت. سپس ویدئو آمد که امکان تجزیه و تحلیل کیفیتری را فراهم میکرد، اگرچه هنوز به کار دستی تحلیلگران وابسته بود. هر دو رویکرد، که ارزشمند بودند، به دلیل ظرفیت انسان برای مشاهده و تفسیر حجم عظیمی از اطلاعات محدود بودند.
داشبوردهای تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، بینشهای بلادرنگ در مورد موقعیتیابی بازیکنان و الگوهای تاکتیکی ارائه میدهند.
سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی فعلی بر این موانع غلبه میکنند. در سال ۲۰۲۵، یک مطالعه، یک سیستم بینایی کامپیوتری بلادرنگ را ارائه داد که قادر به ردیابی همزمان همه بازیکنان و توپ، شناسایی آرایشها و تجزیه و تحلیل روابط مکانی در طول مسابقه است. این فناوریها دادهها را در مقیاسی پردازش میکنند که برای یک تحلیلگر انسانی غیرممکن است.
پیادهسازی آفساید نیمهخودکار نمونه بارزی از آن است. این سیستم با استفاده از دوربینهای کالیبره شده و الگوریتمهای هوش مصنوعی، موقعیتها را با دقت سانتیمتر اندازهگیری میکند و دادههای عینی را برای تصمیمگیریهایی که قبلاً به قضاوت انسانی در سرعت واقعی متکی بودند، در اختیار داوران قرار میدهد. اما تأثیر آن بسیار فراتر از داوری است. هوش مصنوعی در حال تغییر فوتبال در تمام زمینههای آن است: از امضا گرفته تا تاکتیکها و مدیریت فیزیکی.
ردیابی بازیکن، اساس همه چیز
ردیابی بازیکن، پایه و اساس فناوری تجزیه و تحلیل مدرن است. سالها، از سیستمهای GPS برای اندازهگیری بارهای تمرینی استفاده میشد، اما ردیابی نوری با استفاده از بینایی کامپیوتر، آنچه را که میتوان اندازهگیری کرد، بسیار گسترش داده است. سیستمهای فعلی قادر به ثبت تقریباً بلادرنگ حجم عظیمی از اطلاعات هستند، مانند:
دادههای موقعیت: مختصات دقیق هر بازیکن بیش از ۲۵ بار در ثانیه.
پروفایلهای سرعت: سرعتهای بالا، شتابها، ترمزها و تغییر جهتها.
معیارهای مسافت: کیلومترهای طی شده، دویدن با شدت بالا و سرعت.
روابط مکانی: فواصل بین بازیکنان، شکل تیم، مناطق تحت پوشش.
ردیابی توپ: موقعیت، مسیر، سرعت و حتی ویژگیهای چرخش.
تمام این اطلاعات، به خودی خود، حجم عددی غیرقابل درکی خواهند داشت. آنچه واقعاً مرتبط است وقتی اتفاق میافتد که هوش مصنوعی وارد عمل شود. الگوریتمهای یادگیری ماشین قادر به تفسیر این دادهها و تشخیص الگوهایی هستند که برای چشم انسان نامرئی هستند: به عنوان مثال، اینکه یک هافبک چگونه تمایل دارد هنگام تحت فشار قرار گرفتن به سمت کنارهها حرکت کند، یک مدافع در انتقالهای سریع چه فضاهایی را ترک میکند یا یک مهاجم کجا بهترین دریافت را دارد.
شرکتهایی مانند SkillCorner که سیستمهای ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی را به لیگهای مختلف ارائه میدهند، در سال 2025 نشان دادند که حتی تصاویر تلویزیونی معمولی میتوانند دادههای ردیابی را تولید کنند که قبلاً فقط با سیستمهای دوربین اختصاصی پیچیده به دست میآمد. تجزیه و تحلیل پیشرفته دیگر منحصراً به زیرساختهای گرانقیمت متکی نیست. و از همه مهمتر، این فناوری در حال دموکراتیزه شدن است. سالها، تنها ثروتمندترین باشگاهها میتوانستند از عهدهی این سیستمهای پیشرفته برآیند، اما امروزه توانایی تجزیه و تحلیل ویدئوهای استاندارد با هوش مصنوعی، دری را برای تیمهایی با بودجههای بسیار کمتر برای دسترسی به اطلاعات مشابه باز میکند. در آینده، این پیشرفت میتواند تعادل رقابتی فوتبال را از نخبگان به ردههای پایینتر تغییر دهد.
ثبت نام در بهترین باشگاه و مدرسه فوتبال کرج
بهترین مدرسه فوتبال در جهانشهر کرج
بهترین مدرسه فوتبال در باغستان کرج
بهترین مدرسه فوتبال در گوهردشت کرج
بهترین مدرسه فوتبال در عظیمیه کرج
درک رفتار جمعی:
معیارهای فردی برای یک بازیکن مفید هستند، اما آنها فقط یک بخش از فوتبال را توضیح میدهند. پیچیدگی واقعی بازی در جمع است، در نحوهی هماهنگی یازده بازیکن به عنوان یک واحد و در نحوهی واکنش آن واحد به یازده حریف دیگر که سعی میکنند دقیقاً همان کار را انجام دهند. اینجاست که هوش مصنوعی به ویژه مفید است، زیرا قادر به تجزیه و تحلیل پویایی گروه است.
که رمزگشایی آنها در نگاه اول دشوار است.
الگوریتمهای تشخیص الگو میتوانند موقعیتهای تاکتیکی را که بارها و بارها تکرار میشوند، شناسایی کنند. شکلی که یک تیم هنگام شروع از عقب زمین اتخاذ میکند، موقعیتهایی که پرسینگ بالا را فعال میکنند یا پیکربندیهای فضایی که معمولاً قبل از یک موقعیت گلزنی واضح رخ میدهند. با پردازش صدها مسابقه، این سیستمها نظمهایی را تشخیص میدهند که ممکن است یک تحلیلگر انسانی تمام فصلها طول بکشد تا با همان دقت تشخیص دهد.
شاید هیچ زمینهای به اندازه استعدادیابی تغییر نکرده باشد. جستجوی سنتی، مبتنی بر گزارشها و شبکههای ناظران، نمیتواند تمام فوتبال جهان را پوشش دهد.
علاوه بر این، تجزیه و تحلیل آرایش دیگر محدود به برچسبهای ثابتی مانند “4-3-3” یا “4-4-2” نیست. امروزه، هوش مصنوعی میتواند نحوه تغییر مداوم این ساختارها را بسته به لحظه مسابقه دنبال کند: چگونه یک تیم وقتی توپ را در اختیار دارد یا وقتی آن را از دست میدهد، خود را سازماندهی مجدد میکند، چگونه برای دفاع فشرده میشود یا برای حمله گسترش مییابد و چگونه حرکات فردی، طراحی جمعی را میسازد. این مدلهای پویا، ماهیت سیال و در حال تغییر فوتبال واقعی را بسیار بهتر منعکس میکنند.
یک نمونه بارز از این انقلاب، مدلهای گل مورد انتظار (xG) است. الگوریتمها با تجزیه و تحلیل صدها هزار شوت، احتمال گل شدن یک شوت را بر اساس عواملی مانند فاصله، زاویه، موقعیت بدن، قرارگیری دروازهبان یا فشار دفاعی محاسبه میکنند. تیمها از xG برای ارزیابی اینکه آیا به خوبی گل میزنند، آیا دفاع آنها موقعیتهای خطرناکی را از دست میدهد یا خیر یا اینکه نتایج واقعاً منعکس کننده سطح بازی است، استفاده میکنند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی فقط اعداد را ارائه نمیدهد: بلکه راهی جدید برای درک آنچه در زمین اتفاق میافتد ارائه میدهد.
انقلابی در مورد زمانبندی
شاید هیچ زمینهای به اندازه استعدادیابی تغییر نکرده باشد. جستجوی سنتی، مبتنی بر گزارشنویسی ناظران و شبکهها، نمیتواند کل فوتبال جهان را پوشش دهد. پلتفرمهای مبتنی بر هوش مصنوعی این کار را انجام میدهند: آنها هر دقیقه ثبت شده در لیگها در تمام قارهها را تجزیه و تحلیل میکنند.
بینایی رایانهای به همه بازیکنان اجازه میدهد تا به طور همزمان دنبال شوند و دادههای کامل و دقیقی در مورد مسابقه تولید کنند.
امروزه، سیستمهای زمانبندی مدرن، معیارهای کمی را با تشخیص الگو ترکیب میکنند. این دیگر فقط مربوط به تشخیص بازیکنان با آمار خوب نیست، بلکه مربوط به شناسایی پروفایلهایی است که با نیازهای تاکتیکی یک تیم مطابقت دارند. باشگاهی که به دنبال مثلاً یک مدافع میانی است که بتواند توپ را تحت فشار از زمین خارج کند، میتواند هزاران نامزد را بر اساس رفتارهای خاص در زمین و نه فقط از طریق دادههای سنتی، تجزیه و تحلیل کند.
هوش مصنوعی اعمال شده بر روی ویدیو، این امکانات را حتی بیشتر گسترش میدهد. امروزه میتوان تمام اقدامات یک بازیکن را که در مناطق خاص دریافت میکند، هر مداخله دفاعی در برابر حریفان خاص یا هر تصمیمی که در موقعیتهای تاکتیکی مشابه گرفته میشود، جدا کرد. استعدادیاب دیگر به تماشای کل مسابقات به امید یافتن سیگنالهای مرتبط متکی نیست، بلکه سکانسهای منتخبی را دریافت میکند که لحظات کلیدی را برجسته میکنند.
مطالعهای توسط ETH زوریخ، که در مارس 2025 منتشر شد، بر لزوم دسترسی بیشتر به این ابزارها در فوتبال تأکید کرد. در حالی که باشگاههای بزرگ دارای بخشهایی متخصص در علم داده هستند، بسیاری از سازمانها هنوز برای پیادهسازی این فناوریها تلاش میکنند. این شکاف یک مزیت رقابتی برای کسانی است که در صدر جدول قرار دارند، اما همچنین فرصتی برای شرکتهایی است که راهحلهایی را با هدف بازار گستردهتر توسعه میدهند.
پیامدهای اقتصادی آشکار است. تعداد نقل و انتقالات به شدت افزایش یافته و اشتباهات استخدامی روز به روز پرهزینهتر میشوند. سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی، که قادر به تنظیم دقیق استعدادیابی، کاهش خطر سرمایهگذاریهای ناموفق و کشف بازیکنان کمارزش در بازارهای کمتر دیدهشده هستند، میتوانند به مزایای ورزشی و مالی با تأثیر بالا تبدیل شوند.
هوش بلادرنگ:
گام بعدی استفاده از هوش مصنوعی در طول مسابقات است. برخی از برنامههای فعلی به شما امکان میدهند خستگی را رصد کنید تا در مورد تغییرات تصمیمگیری کنید، تنظیمات تاکتیکی حریف را تشخیص دهید یا ضربات ایستگاهی را در حین بازی تجزیه و تحلیل کنید.
انقلابی که در تحلیلهای بلادرنگ در حال وقوع است، باعث میشود فکر کنیم که بازی قرار است به طور قابل توجهی تغییر کند، همانطور که از نظر تاکتیکی میدانستیم. چالش، تولید دادهها نیست، بلکه ارائه آن به روشی مفید در بحبوحه هرج و مرج رقابتی است.
کاربردهای فعلی به مرور زمان از این قرارند:
نظارت بر بار فیزیکی زنده: ردیابی شاخصهای خستگی برای کمک به تصمیمگیریهایی مانند تغییر.
هشدارهای الگوی تاکتیکی: هشدار به کادر مربیگری در زمانی که حریف از رفتارهای مورد انتظار منحرف میشود.
بهروزرسانی روند حریف: تنظیم گزارشهای قبلی ارزیابی بر اساس آنچه واقعاً در بازی اتفاق میافتد.
تحلیل ضربات ایستگاهی: تشخیص آسیبپذیریهای دفاعی یا فرصتهای تهاجمی در حین انجام مسابقه.
چالش اکنون در تفسیر و ترجمه دادهها نهفته است، نه در تولید آنها. بار شناختی کادر مربیگری در حال حاضر زیاد است و اضافه کردن پنلهای پیچیده میتواند نویز بیشتری نسبت به وضوح ایجاد کند. موثرترین راهحلها، راهحلهایی هستند که قادر به تفسیر جریانهای عظیم دادهها به توصیههای ساده، دقیق و به موقع هستند.
تحلیلی که توسط فوربس در ژوئن ۲۰۲۵ منتشر شد، اشاره کرد که سیستمهای ردیابی و تجسم مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها نحوه تفسیر تیمها از مسابقات، بلکه نحوه درک و تجربه بینندگان از آنها را نیز تغییر میدهند. در واقع، برنامههای پخش تلویزیونی در حال ظهور هستند که خوانشهای تاکتیکی بلادرنگ ارائه میدهند و پتانسیل تغییر نحوه تماشای و بحث در مورد فوتبال را دارند.
عملکرد بدنی و پیشگیری از آسیبدیدگی:
هوش مصنوعی همچنین در آمادهسازی بدنی به کار میرود. مدلهای پیشبینی میتوانند با تجزیه و تحلیل بارهای تمرینی، کیفیت حرکت یا علائم خستگی، خطرات آسیبدیدگی را تشخیص دهند. آنها آسیبدیدگی را با قطعیت پیشبینی نمیکنند، اما به شناسایی موقعیتهای پرخطر و تنظیم کار کمک میکنند. آنها همچنین بر تصمیمات برای بازگشت به رقابت تأثیر میگذارند: سیستمهای نظارتی امکان بررسی اینکه آیا یک بازیکن واقعاً الگوهای قبل از آسیبدیدگی خود را بازیابی میکند یا خیر را فراهم میکنند.
فناوری که امروزه برای پیشگیری از آسیبدیدگی در ورزش به کار میرود، به سمت یک مدل پیچیدهتر و شخصیسازیشده در حال حرکت است. باشگاههایی مانند باشگاه فوتبال بارسلونا، دادههای GPS (بار خارجی)، پرسشنامهها، تغذیه و به طور فزایندهای اطلاعات اومیکس – ژنتیکی، متابولیکی یا اپیژنومی – را برای ساخت مدلهای پیشبینیکنندهای که قادر به پیشبینی خطرات آسیبدیدگی فردی هستند، ترکیب میکنند.
نکته کلیدی این است که دو ورزشکار میتوانند حجم کار یکسانی را به طور بسیار متفاوتی مدیریت کنند و این نشانگرهای زیستی امکان اندازهگیری پاسخ داخلی را با اطمینان بیشتری نسبت به ادراکات ذهنی فراهم میکنند. با ادغام پوشیدنیهایی که متغیرهایی مانند لاکتات، گلوکز، هیدراتاسیون یا تغییرات قلبی را در زمان واقعی رصد میکنند، افق به ایجاد یک “دوقلوی دیجیتال” برای هر بازیکن اشاره دارد. سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی که منابع داده چندگانه را ادغام میکنند، تمرین را بهینه میکنند، فشار بیش از حد را کاهش میدهند و چالشهای جدیدی را در امنیت، ذخیرهسازی و اخلاق در استفاده از اطلاعات بیولوژیکی حساس ایجاد میکنند.
درک چگونگی تولید اطلاعات توسط سیستمهای هوش مصنوعی و همچنین محدودیتهای آنها، امکان همکاری بسیار مؤثرتری را بین افراد و فناوری فراهم میکند. این پیشرفتها نیاز به آموزش مداوم برای متخصصان این بخش دارد.
آمادگی برای آیندهای با هوش مصنوعی
برای کسانی که میخواهند در فوتبال مدرن کار کنند، سواد تحلیلی به یک ضرورت تبدیل میشود. درک چگونگی تولید اطلاعات توسط سیستمهای هوش مصنوعی و همچنین محدودیتهای آنها، امکان همکاری بسیار مؤثرتری بین افراد و فناوری را فراهم میکند.
انقلاب هوش مصنوعی در حال انجام است. باشگاههایی که زیرساختهای تحلیلی قوی ایجاد میکنند، استعدادهای متخصص را جذب میکنند و هوشمندانه دادهها را در کار روزمره خود ادغام میکنند، در حال ایجاد مزایای رقابتی تعیینکنندهای هستند. چیزی که تا همین چندی پیش مانند داستانهای علمی تخیلی به نظر میرسید، در واقعیت، حال و هوای فوتبال حرفهای است.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تاکتیک های فوتبال و کسب بینش از مربیان در بالاترین سطح، سایت های فوراستادی 4STUDY.IR ، ساکر آکادمی، وبلاگ باشگاه و مدرسه فوتبال درفک البرز را مطالعه کنید.
باشگاه و مدرسه فوتبال درفک البرز، به عنوان بهترین مدرسه فوتبال کرج تلاش دارد تا همگام با تمرینات بهترین آکادمی های فوتبال دنیا جلو رفته و استعدادهای بهتررا به فوتبال ملی و باشگاهی ایران معرفی کند. شما نیز می توانید عضو باشگاه درفک البرز شده و در مسیر حرفه ای شدن قدم بردارید.
دیدگاه خود را ثبت کنید
تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟در گفتگو ها شرکت کنید.