Трансформація підходів до аналізу спортивних результатів через штучний інтелект і машинне навчання у спортивних наукових дослідженнях

Анотація

У статті розглянуто трансформацію підходів до аналізу спортивних результатів у контексті застосування штучного інтелекту в спортивній аналітиці. Доведено, що впровадження технологій штучного інтелекту та машинного навчання підвищує точність оцінювання спортивних досягнень, оптимізує тренувальні навантаження та знижує ризики травматизації спортсменів. Актуальність дослідження зумовлена потребою вдосконалення методів аналізу спортивних показників шляхом інтеграції сучасних технологій у тренувальний процес. Метою дослідження є аналіз трансформації підходів до аналізу спортивних результатів через використання штучного інтелекту й алгоритмів машинного навчання. Використано методи порівняльного аналізу, систематизації й узагальнення для визначення ролі технологій штучного інтелекту та машинного навчання в сучасній спортивній науці. Проаналізовано традиційні й сучасні підходи до аналізу спортивних результатів, установлено особливості адаптації моделей штучного інтелекту до різних видів спорту та визначено обмеження їхнього застосування.

Виявлено, що головними викликами використання технологій штучного інтелекту є залежність від якості та повноти вхідних даних, складність пояснення рішень алгоритмів і ризики надмірної автоматизації ухвалення стратегічних рішень у спорті. Доведено, що використання технологій штучного інтелекту може створювати дисбаланс у доступі до технологій серед різних команд і спортсменів, що впливає на конкурентоспроможність. Установлено, що недостатня інтерпретованість рішень глибоких нейромереж обмежує їх практичне застосування у тренувальному процесі.

Рекомендовано вдосконалити методи аналізу спортивних даних шляхом розробленняпояснюваних моделей штучного інтелекту, які дають можливість тренерам та аналітикам контролювати логіку ухвалених рішень. Запропоновано інтеграцію технологій штучного інтелекту із сенсорними технологіями для підвищення точності моніторингу фізичного стану спортсменів і персоналізації тренувальних програм.

Перспективи подальших досліджень передбачають розроблення адаптивних моделейштучного інтелекту, що враховуватимуть як фізіологічні, так і психологічні параметри спортсменів, а також дослідження впливу автоматизованої аналітики на стратегічне управління у професійному спорті.