Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin dan AI dalam Olahraga

SportlinkNews - Perkembangan teknologi yang pesat dalam olahraga telah menyebabkan ledakan pengumpulan data dan berbagai atribut yang diukur dan dicatat.

Masuknya data ini menawarkan tantangan dan peluang, yang mendorong pertanyaan kritis bagi pelatih dan atlet: Bagaimana pelatihan dapat dioptimalkan, daya saing ditingkatkan, dan cedera dapat dihindari?

Metode statistik tradisional sering kali mencapai batasnya, sehingga memberi ruang bagi pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) untuk menjadi yang terdepan dalam menganalisis data olahraga.

Baca Juga: Megawati Kembali Ke Indonesia, Ko Hee-jin Tinggalkan Air Mata

Janji Awal AI dalam Olahraga
Pada tahun 1995, Lapham dan Bartlett menyoroti potensi AI untuk mendukung pengambilan keputusan dalam olahraga, mempercepat analisis, dan membebaskan waktu dan sumber daya para ahli.

Sejak saat itu, ML semakin banyak digunakan untuk membangun sistem pendukung keputusan.

Aplikasi ML dalam olahraga menawarkan banyak manfaat: mengotomatiskan pengumpulan data, memproses data menjadi informasi yang bermakna, mengidentifikasi informasi kesehatan dan kinerja yang penting, dan membantu dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks.

Baca Juga: Ilmu di Balik Latihan Petinju: Mengungkap Kekuatan di Dalam Dirinya

Aplikasi Praktis ML dalam Olahraga
Pelatih dan atlet elit sering kali mengandalkan pengalaman dan intuisi mereka untuk pengambilan keputusan.

Namun, kompleksitas dan jumlah faktor yang berinteraksi dapat membuat beberapa keputusan menjadi menantang. Dengan data yang tepat, metode ML dapat membuat model yang mendukung keputusan ini.

Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Inovasi dalam pengumpulan dan pemrosesan data sangat penting. Misalnya, Hosp dkk. mengembangkan alat pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan keahlian kinerja persepsi penjaga gawang sepak bola.

Baca Juga: Jagoan Ferrari Lewis Hamilton Bergaya dengan Rambut Gondrong

Van Dijk dkk. meningkatkan pemrosesan data dari unit pengukuran inersia, memberikan informasi posisi tubuh yang lebih akurat dalam olahraga kursi roda.

Selain itu, Schmid dkk. membuat alat untuk mengidentifikasi pola taktis dalam Sepak Bola Amerika, menggunakan anotasi ini untuk simulasi pertahanan.