أفضل " 6 " تجارب عالمية لصناعة البطل الأولمبي 

القاهرة: «دريم نيوز»

 

في عالم الرياضة التنافسية ، ووفقًا لأفضل الممارسات العالمية المطبقة حاليًا في العديد من البلدان ، لم يعد الإنجاز الأولمبي يعتمد فقط على المواهب الفطرية والتدريب البدني المكثف أو اكتشاف الجينات الوراثية وتحليلها ، ولكن الذكاء الاصطناعي (AI) كن العامل الحاسم في تحديد هوية أبطال المستقبل و NBSP ؛

& nbsp ؛

في هذا السياق ، يقول الدكتور محمد فدله ، عضو لجنة السيطرة على وسائل الإعلام الرياضية والمستشار الرياضي الدولي ، من خلال صفحته الشخصية على Facebook & quot ؛ نشهد حاليًا تحولًا جذريًا عالميًا في كيفية إعداد الرياضيين وطريقة إعداده ، حيث أصبحت الخوارزميات والتحليلات الذكية جزءًا لا يتجزأ من صناعة البطل الأولمبي ، بدءًا من تصميم برامج تدريب مخصصة تعتمد على البيانات الحيوية ، من خلال التنبؤ بالأداء وال تجنب الإصابات ، لتحليل دقيق للمنافسين الذي يتجاوز القدرات البشرية & quot ؛

& nbsp ؛ الإنسانية التقليدية ، في ضوء هذا التطور ، سوف أتناول في الأسطر التالية أفضل (6) تجارب عالمية تحولت إلى استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي وليس غيرها في صناعة البطل الأولمبي:-& nbsp ؛

& nbsp ؛

أولا: – الولايات المتحدة الأمريكية و nbsp ؛

& nbsp ؛

تعتمد اللجنة الأولمبية الأمريكية (USOPC) على الذكاء الاصطناعي في تحليل أداء الرياضيين وتحسين استراتيجيات التدريب ، حيث تم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لمراقبة الضغط البدني والعقلي. بالنسبة للرياضيين الذين يستخدمون أجهزة الاستشعار والبيانات التحليلية ، وبالفعل تطبيق هذه التطبيقات على فرق مثل (السباحة والجمباز وألعاب القوى) ، والتي تستخدم (التعلم الآلي) لتحليل الحركات وتصحيح الأخطاء بدقة كبيرة ، حيث تكون السباحة وألعاب القوى هي الاثنين المزيد من الحجارة للميداليات في الألعاب الأولمبية و NBSP ؛ < /P>

& nbsp ؛

ثانياً:- الصين و NBSP ؛ الرياضات مثل (تنس الطاولة ، الغوص ، والجمباز) التي تتميز في ممارستهم في الصين ، حيث يقوم معهد بكين للذكاء الاصطناعي في الأعمال الرياضية لتطوير نماذج المحاكاة لسيناريوهات المباريات وبطولة الجدول ، حيث يحاكي السرعة والدقة من المنافسين. في الألعاب الأولمبية (طوكيو 2020) ، تم استخدام تحليلات الفيديو التي تم تحديدها من الذكاء الاصطناعي لمراقبة أداء الرياضيين وتحليل حركاتهم ، مثل الشركات (Fujitsu و NEC) أنظمة تعتمد على التعلم العميق (التعلم العميق) لمراقبة ميكانيكا الجسم وتحسين الأداء الرياضي ، حيث يتم استخدام الذكاء إعادة التأهيل الاصطناعي ، حيث تساعد تقنيات الواقع المعزز على استعادة اللياقة البدنية للرياضيين بعد الإصابات.

& nbsp ؛

الرابع:- ألمانيا و NBSP ؛ /p>

تستثمر ألمانيا في التحليل الذكي للحركة الرياضية من خلال مشروع (Aittics AI) ، والذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل تقنيات الجري والسباحة ورفع الأثقال ، والتطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي قد تم تطويرها لمراقبة التعب العضلي ، مما يساعد على منع الوقاية الإصابات التي تحسن قدرة الرياضيين على تحمل.

& nbsp ؛ Aerobic ، حيث تستخدم فرق الدراجات البريطانية تحليل البيانات لتحسين كفاءة الأداء وتقليل مقاومة الهواء ، وقد طورت الجامعة الملكية في لندن أنظمة تحليل البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمراقبة أداء الرياضيين في الوقت الفعلي ، مما يساعد المدربين على تقديم ملاحظات فورية . > & nbsp ؛

السادس:- أستراليا و NBSP ؛

& nbsp ؛

يستخدم المعهد الرياضي الأسترالي الذكاء الاصطناعي في تحليل الفيديو والتنبؤ بالمباريات ، والذي يمنح الرياضيين ميزة تنافسية ، تعتمد فرق السباحة الأسترالية أيضًا على أنظمة الذكاء الاصطناعي لمراقبة حركات تحت الماء وتحسين توقيت السكتات الدماغية الحركية.

للمزيد : تابعنا علي دريم نيوز، وللتواصل الاجتماعي تابعنا علي فيسبوك وتويتر .

مصدر المعلومات والصور: rosaelyoussef