ПРИМЕНЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИИ В СПОРТЕ

APPLYING AI CAPABILITIES IN SPORTS

Velikoselsky Egor Vadimovich

Student, Department of Medical Institute, Kemerovo State University,

Russia, Kemerovo

Bakanov Maxim Vladimirovich

Scientific supervisor, candidate of technical sciences, associate professor, Kemerovo State University,

Russia, Kemerovo

АННОТАЦИЯ

Статья анализирует влияние искусственного интеллекта на современные спортивные процессы.

ABSTRACT

This article analyzes the impact of artificial intelligence on modern sports processes.

Ключевые слова: ИИ, спорт, тренировки, судейство, спортсмены.

Keywords: AI, sports, training, refereeing, athletes.

Введение

Искусственный интеллект кардинально изменил многие аспекты нашей повседневной жизни, революционизировав то, как мы обучаемся, работаем, развлекаемся, общаемся и в целом взаимодействуем с технологиями.

И спортивная индустрия, как важный сектор глобальных развлечений и профессионального развития, средство реабилитации, не осталась в стороне от этой революции в области искусственного интеллекта.

Традиционные процессы, связанные со спортом, от подготовки спортсменов и анализа результатов до управления мероприятиями и взаимодействия со зрителями, все больше дополняются технологиями искусственного интеллекта.

ИИ как помощник тренера

Искусственный интеллект всё активнее используется в работе тренеров, выступая в роли интеллектуального аналитика, способного обрабатывать огромные массивы данных и выявлять скрытые закономерности в спортивной деятельности. Современный спорт характеризуется высокой интенсивностью нагрузок, плотным расписанием и необходимостью точной индивидуализации тренировочного процесса. В этих условиях человеческих возможностей анализа зачастую недостаточно, и именно ИИ восполняет этот дефицит.

Алгоритмы машинного обучения анализируют данные, получаемые с носимых датчиков, видеозаписей тренировок и соревнований, а также медицинские и физиологические показатели спортсменов. На основе этих данных ИИ способен оценивать эффективность тренировочных нагрузок, динамику физической формы и степень восстановления.

ИИ не просто констатирует факт усталости, он ее прогнозирует.

Модели, анализирующие соотношение острой (Acute Training Load, ATL) и хронической (Chronic Training Load, CTL) нагрузки, могут предсказать, когда спортсмен выйдет на пик формы (состояние высокой готовности и низкой усталости) и когда наступит опасная зона, чреватая срывом адаптации.

Преимущества такого подхода:

Максимизация эффекта от тренировок: Нагрузка дается именно тогда, когда организм готов ее “переварить” и стать сильнее.

Резкое снижение риска перетренированности: Синдром, который может выбить атлета из строя на месяцы, отлавливается на самых ранних стадиях.

Эффективная профилактика травм: Большинство нетравматических повреждений (усталостные переломы, тендиниты) происходят из-за чрезмерной нагрузки на уставший организм. ИИ помогает избежать этого.

Психологический комфорт: Спортсмен видит, что его состояние учитывается, и доверяет плану, что повышает мотивацию.

ИИ-планировщик – это не автопилот. Тренер по-прежнему ставит цели, определяет стратегию, но получает мощнейший инструмент для тактической реализации этой стратегии, основанный на объективных данных [4].

Персонализация тренировок

Кроме того, ИИ сам может выступать в роли «тренера».

Например, приложения для одиночных занятий спортом на базе ИИ позволяют учесть все индивидуальные особенности человека и подстроить тренировки под них. Приложение «Weightlifting.AI» подбирает упражнения по тяжёлой атлетике с учётом целей и уровня подготовки пользователя, а «HomeCourt» оценивает движения баскетболиста через камеру смартфона и даёт рекомендации по их улучшению [1].

Непредвзятый судья

Одной из наиболее обсуждаемых сфер внедрения ИИ в спорте является судейство. Ошибки арбитров, вызванные человеческим фактором, усталостью или субъективной интерпретацией игровых эпизодов, нередко становятся причиной конфликтов, скандалов и потери доверия к результатам соревнований. Использование ИИ позволяет существенно повысить точность и объективность судейских решений [1].

Современные интеллектуальные системы анализируют видеопоток в реальном времени, фиксируют положение спортсменов, траекторию мяча и контактные эпизоды, пересечение финишной линии с высокой степенью точности.

В более подвижных видах спорта, например, футболе или хоккее, для сбора аналитики об игре широко используются возможности компьютерного зрения. Нейросети отлично обнаруживают игроков, мяч, другие игровые объекты и события (будь то гол или касания), могут вычислить скорость спортсмена, оценить его состояние и принять решение по ходу игры.

А еще, у ИИ гораздо шире «поле зрения». Суть в том, что судьи не могут в полной мере наблюдать за происходящим, например, на футбольном поле. А вот ИИ за счет большого количества камер и технологий слежения за, например, мячом, имеет куда больше возможностей [3].

При этом ИИ не отменяет роль человека-судьи, а дополняет её. Окончательное решение зачастую остаётся за арбитром, однако оно принимается на основе объективных данных, что повышает качество и справедливость судейства. В перспективе развитие ИИ может привести к формированию гибридной модели арбитража, где человек и алгоритм работают как единая система [2].

Заключение

Таким образом, применение ИИ в спорте – это не просто «следование моде», а действительно полезный инструмент, который основывается на конкретных объективных данных и правилах.

Список литературы:

1. Яндекс Образование [сайт] – URL: https://education.yandex.ru/journal/ii-v-sporte (Дата обращения 28.11.2025). Текст: электронный.
2. РБК Тренды [сайт] – URL: clck.ru/3QqF9R (Дата обращения 28.11.2025). Текст: электронный.
3. Известия [сайт] – URL: clck.ru/3QqFCD (Дата обращения 28.11.2025). Текст: электронный.
4. Радиоточка [сайт] – URL: clck.ru/3QqFPc (Дата обращения 28.11.2025). Текст: электронный.