استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل بلادرنگ عملکرد ورزشی

این مقاله نقش تحول آفرین یادگیری عمیق (DL) را در تحلیل بلادرنگ عملکرد ورزشی بررسی می کند و به تاثیر آن در آموزش، پیشگیری از آسیب ها و نتایج رقابتی می پردازد. با ارائه ی مروری بر اهمیت DL در ورزش، مطالعه به معماری های کلیدی مانند شبکه های عصبی پیچشی (CNN)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل های ترکیبی اشاره دارد که برای پردازش بلادرنگ داده ها از منابع متنوع، از جمله ویدئو و حسگرهای فیزیولوژیکی، موثر هستند. تکنیک هایی مانند یکپارچه سازی چندگانه داده ها به این مدل ها امکان می دهد تا بینش های جامع از جنبه های فیزیکی، فیزیولوژیکی و روان شناختی عملکرد را فراهم کنند. کاربردهای خاص در ورزش هایی مانند بسکتبال، دو ماراتن و فوتبال نشان می دهد که چگونه DL امکان پیگیری بلادرنگ، شناسایی حرکات و مدل سازی پیش بینی کننده را فراهم می کند تا راهبردها بهینه و دقت عملکرد بهبود یابد. علاوه بر این، حسگرهای پوشیدنی و مدل های بینایی کامپیوتری ابزارهای نظارتی را تقویت می کنند و ارزیابی های دقیقی از بیومکانیک و شرایط فیزیولوژیکی ارائه می دهند. این مقاله همچنین مکانیسم های بازخورد بلادرنگ، از جمله نظارت روان شناختی و ارزیابی بار شناختی را بررسی می کند که بینش های عملی برای بهبود فوری ارائه می دهند. چالش های پیاده سازی DL، مانند کیفیت داده، محدودیت های محاسباتی، قابلیت تفسیر مدل و مقیاس پذیری در ورزش های مختلف نیز مورد بحث قرار می گیرد. به منظور افزایش قابلیت استفاده و اثربخشی در ورزش، جهت گیری های آینده در زمینه ی هوش مصنوعی قابل توضیح، آموزش شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی، و پیشرفت های فناوری هوش مصنوعی پوشیدنی برجسته شده است. در نهایت، ادغام DL در تحلیل ورزشی، روش های مربی گری و آموزش را بازتعریف کرده و راه را برای توسعه ی ورزشی مبتنی بر داده و فردی هموار می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تحلیل بلادرنگ ، عملکرد ورزشی ، تحلیل ورزشی ، فناوری پوشیدنی