توقعات المباريات والذكاء الإصطناعي

توقعات المباريات والذكاء الإصطناعي ، من أكثر المواضيع التي يمكن أن تستفيد منها، عقب القفزة التكنولوجية التي عرفها مجال كرة القدم، فهذه التكنولوجيا تعد أداة قوية في تخمينات نتائج كرة القدم بفضل قدرتها على معالجة كميات ضخمة من البيانات واكتشاف الأنماط المخفية.
فكيف يمكن استغلال الذكاء الاصطناعي للحصول على توقعات مباريات كرة القدم وتحليل نتائجها؟ سؤال سنحاول في هذا المقال الإجابة عنه.

جمع البيانات وتحليلها

كرة القدم، كونها واحدة من أكثر الرياضات شعبية في العالم، تثير حماس الجماهير في كل مكان. لا بد أن أي مشجع لكرة القدم قد تمنى، ولو لمرة واحدة في حياته، معرفة نتائج المباريات قبل انطلاقها!
اليوم وأكثر من أي وقت مضى، أصبح بمقدور أنظمة التكنولوجيا المساعدة بشكل كبير في توقع نتائج المباريات والأحداث الرياضية، وتخمين ما يمكن أن تعرفه اللقاءات.
بحيث تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بجمع بيانات المباريات التاريخية، إحصائيات الفرق، أداء اللاعبين، الظروف الجوية، الإصابات، وغيرها. ثم تعالج الخوارزميات المتقدمة هذه البيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات التي يصعب على البشر ملاحظتها.
وأيضا يمكن استغلال الذكاء الاصطناعي للقيام بعمليات رياضية معقدة عوض عنك، لحساب التوقعات والاحتمالات بناء على الإحصائيات النتائج السابقة. مثل توقع عدد الأهداف التي يمكن أن تشهده مباراة معينة من خلال الأداء السابق للفريقين باستخدام نماذج رياضية مثل تطبيق نموذج بواسون.
وهذا مثال على طريقة استخدام الذكاء الإصطناعي في توقعات المباريات باستخدام نموذج بواسون، بالاعتماد على عدد الأهداف التي سجلها الفريق والتي استقبلها وأداؤه داخل ملعبه وخارجه، وكذا أداء الفريق الخصم.

المعطيات هي:
فريق فيورنتينا، سجل خلال 22 مباراة الدوري الإيطالي، 37 هدف واستقبلت شباكه 23 هدف، وتتوزع الأهداف التي سجلها على الشكل التالي 19 هدف داخل ملعبه و 18 هدف خارج أرضه، فيما سجل فريق انتر، 56 هدف واستقبل 19 هدف، الأهداف التي سجلها على ملعبه 26 هدف، فيما سجل 21 هدف خارج أرضه. ما توقع مباراة فيورنتينا وانتر علما أن المباراة ستلعب على أرض فيورنتينا.
إجابة الذكاء الاصطناعي كالتالي:
فيورنتينا: متوسط تسجيل 1.71 هدف → مرشح لتسجيل 1 أو 2 هدف.
إنتر: متوسط تسجيل 1.89 هدف → مرشح لتسجيل 1 أو 2 هدف.
النتيجة المتوقعة:
الاحتمال الأكبر أن تنتهي المباراة 1-1 أو 2-1 لصالح إنتر، نظرًا لقوته الهجومية الأفضل، لكن فيورنتينا لديه فرصة قوية لتسجيل هدف واحد على الأقل على أرضه.

مدى دقة توقعات المباريات والذكاء الإصطناعي

حقق الذكاء الاصطناعي تحسينات كبيرة في دقة التوقعات مقارنة بالأساليب التقليدية، لكنه ليس معصومًا عن الخطأ. على سبيل المثال، حققت نماذج SVM دقة تقارب 56% في توقع نتائج الدوري الإنجليزي الممتاز في إحدى الدراسات. وتدّعي بعض الأنظمة معدلات دقة تتجاوز 90% في ظروف معينة، لكن هذه التوقعات غالبًا ما تعتمد على مجموعات بيانات محددة أو سيناريوهات محكومة.

أمثلة على أنظمة الذكاء الاصطناعي لتوقعات المباريات

Football Predictor GPT: يحلل الأداء التاريخي، إصابات اللاعبين، والظروف الفعلية للتنبؤ بالنتائج.
KickoffAI: يستخدم نماذج تعلم الآلة لتوقع نتائج المباريات بناءً على قوة الفرق وديناميكياتها.
Sportmonks API: يوفر توقعات دقيقة لكرة القدم من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة.
TacticAI من DeepMind: يركز على التحليل التكتيكي للكرات الثابتة مثل الركنيات باستخدام التعلم العميق الهندسي.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة رائعة في تحليل وتوقعات مباريات كرة القدم، مما يساعد في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.