هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به مربیان و بازیکنان و مدیران باشگاه‌ها کمک می‌کند تا عملکرد کلی یک تیم را بهبود بخشند.

مدیریت باشگاه‌های ورزشی به دنبال راه‌هایی برای افزایش مشارکت طرفداران، جمع آوری بیشتر حمایت‌های مالی و انتقال آسان‌تر و دقیق‌تر بازیکنان هستند. از سویی مربیان و بازیکنان نیز به دنبال راه‌هایی برای بهبود عملکرد از طریق تجزیه و تحلیل هنگام مسابقه یا بعد از بازی هستند.

به عنوان مثال؛ در یک مسابقه فوتبال از داده‌های بسیار زیادی مانند تعداد پاس‌ها،تکل‌های انجام شده توسط یک بازیکن و غیره استفاده می‌شود. با پیاده سازی هوش مصنوعی در ورزش، ارزش ‌ها نمایان خواهد شد. فناوری ویدئو و فناوری حسگر مبتنی بر اینترنت اشیا، دیتا های موجود هر ورزشکار را طبقه بندی می‌کند و در تصمیم گیری بهتر مربیان به آنها کمک خواهد کرد.

انواع این دیتاها شامل:

• اطلاعات عمیق‌تر
• تحلیل عمیق‌تر
• پیش بینی دقیق‌تر

داده‌های عمیق‌تر که از طریق بینایی ماشین ایجاد می‌شوند ، به ردیابی موقعیت یک ورزشکار در طول مسابقه یا تمرین کمک می‌کند. بینایی ماشین به ما کمک می‌کند تا کل مسافت طی شده توسط یک ورزشکار را محاسبه کنیم و همچنین اگر توپ را پاس دهد، می توان آن را ارزیابی کرد.

سنسورهای مبتنی بر اینترنت اشیا شامل ژیروسکوپ ، سنسور مغناطیسی ، شتاب سنج ، سنسورهای نوری و حسگرهای اولتراسونیک به توسعه سنسورهای تعبیه شده برای بازیکنان کمک می کنند.

این داده‌های عمیق نه تنها به درک عملکرد یک بازیکن کمک می‌کند، بلکه به پیش بینی عملکرد آنها نیز کمک خواهد کرد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها به پیش بینی احتمال برنده شدن یا به ثمر رسیدن گل کمک می‌کند؛ بلکه به مربیان و پزشکان این امکان را می‌دهد تا الگوی آسیب دیدگی را بررسی و میزان تمرین را به درستی تنظیم کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی:

داده های مکانی به تجزیه و تحلیل استراتژی در ورزش‌های گروهی مانند بسکتبال یا فوتبال به مربیان و مدیران کمک می‌کند. به طور کلی مدل مکانی، زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که مثلا بازیکنان در چه فاصله و با چه قدرتی به توپ ضربه می‌زنند. در فوتبال، مدل تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی باید مشخص کند که کدام مدافع در هر نقطه از بازی از کدام مهاجم مراقبت کند یا احتمال موفقیت شوت با استفاده از مهارت‌های بازیکن محاسبه می‌شود، نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل می‌تواند به این نتیجه برسد که مدافعان چه زمانی باید بر روی مهاجم روبروی خود تکل انجام دهند. مدافعان را می‌توان با تعیین چگونگی تأثیر آنها بر انتخاب ضربه و کارایی ضربه مهاجمی که از آن دفاع می‌کنند ، تحلیل کرد.

همچنین مربیان می‌توانند از روش تجزیه و تحلیل داده‌های هوش مصنوعی استفاده کنند تا تعیین نمایند که هر یک از بازیکنانشان چقدر به عملکردهای دفاعی توجه دارند. مربیان می‌توانند با تعیین اینکه کدام بازیکنان از نظر دفاعی کمتر مورد توجه قرار می‌گیرند نیز از این وضعیت استفاده کنند.

با تولید این داده‌های زیاد، تحلیلگران ورزشی از حالت تک وجهی می‌توانند مسیرهای جدید و مختلف برای تحلیل و آنالیز استفاده کنند. نتیجه کار بر روی همه وجه‌ها به درک بهتر از ورزشکاران و همچنین کمک به کسب مدال و جام برای کشور کمک می‌کند.