Yapay Zeka ve Drone Teknolojileri ile Spor Etkinlikleri Gözlem ve Analizinde Güncel Yaklaşımlar

Yıl 2024, Cilt: 2 Sayı: 2, 47 - 70, 31.12.2024

Mikail Uluca , Kader Yel , Sema Güzel , Zekai Çakır

Öz

Yapay zeka (YZ) ve drone teknolojilerinin spor etkinliklerinde kullanımı, spor bilimlerinde önemli yenilikler sunmaktadır. Bu teknolojiler, sporcuların performansını daha detaylı bir şekilde analiz etme, antrenman süreçlerini kişiselleştirme ve stratejik kararları optimize etme fırsatı sağlamaktadır. Drone'lar, geniş açılı ve yüksek çözünürlüklü görüntüler elde ederek müsabakaların ve antrenmanların dinamiklerini derinlemesine incelemeye yardımcı olurken, YZ algoritmaları bu verileri işleyerek kapsamlı analizler sunmaktadır. Bu sayede, hem bireysel sporcuların hem de takım performanslarının nesnel ve veriye dayalı olarak değerlendirilmesi mümkün olmaktadır. YZ tabanlı analizler, sporcuların teknik ve taktiksel gelişimlerini desteklerken, drone çekimleri geniş alanların izlenmesini ve oyuncuların her hareketinin takip edilmesini kolaylaştırmaktadır. Özellikle hızlı tempolu spor dallarında, YZ algoritmaları hız, dayanıklılık ve strateji gibi performans parametrelerini anlık olarak analiz edebilmekte ve antrenörlere geri bildirim sağlayarak daha bilinçli antrenman ve oyun stratejilerinin geliştirilmesine imkan vermektedir. Bu durum, YZ ve drone teknolojilerinin spor bilimlerinde köklü bir değişim yaratma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir.
Ancak bu teknolojilerin kullanımıyla ilgili bazı zorluklar da mevcuttur. Yüksek maliyetler, teknolojik erişim sorunları ve yeterli teknik altyapının eksikliği, YZ ve drone teknolojilerinin her spor dalında yaygın bir şekilde kullanılmasının önünde engel oluşturabilir. Ayrıca, bu teknolojilerin etkili bir şekilde kullanılabilmesi için hem sporcuların hem de antrenörlerin gerekli teknik bilgiye sahip olması gerekmektedir. Teknolojiye yönelik eğitim eksiklikleri, verilerin doğru analiz edilmesini zorlaştırarak sporcuların performans gelişimini olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, bu teknolojilerin spor alanında daha yaygın ve etkin bir biçimde kullanılabilmesi için maliyetlerin düşürülmesi ve teknik bilgi düzeyinin artırılması büyük önem taşımaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zeka (Yz), Drone Teknolojileri, Spor Performansı, YZ Analizi

Teşekkür

Teşekkür ederiz

Kaynakça

• Beal, R. J. (2022). Artificial intelligence in team sports (Doctoral dissertation, University of Southampton). https://eprints.soton.ac.uk/473478/
• Berg, B. L., & Lune, H. (2015). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (Çev. H. Aydın). Eğitim Kitabevi.
• Binboga, E., Guven, S., Çatıkkaş, F., Bayazıt, O., & Tok, S. (2012). Psychophysiological responses to competition and the big five personality traits. Journal of human kinetics, 33, 187.
• Biró, A., Cuesta-Vargas, A. I., & Szilágyi, L. (2024). AI-controlled training method for performance hardening or injury recovery in sports. In 2024 IEEE 22nd World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) (pp. 000259–000264). Stará Lesná, Slovakia. https://doi.org/10.1109/SAMI60510.2024.10432911
• Bravo, G. C., Parra, D. M., Mendes, L., & de Jesus Pereira, A. M. (2016, December). First aid drone for outdoor sports activities. In 2016 1st International Conference on Technology and Innovation in Sports, Health and Wellbeing (TISHW) (pp. 1-5). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7847781
• Chiang, W., Li, Y., Shang, J. and Urban, T., (2019), ‘Impact of drone delivery on sustainability and cost: Realizing the UAV potential through vehicle routing optimization’. Applied Energy, 242, 1164-1175.
• Cokyasar, T., (2021), ‘Optimization of battery swapping infrastructure for e-commerce drone delivery,’ Computer Communications, 168, 146- 154.
• Crespo, A. B., Idrovo, G. G., Rodrigues, N., & Pereira, A. (2016). A virtual reality UAV simulation with body area networks to promote the elders life quality. In 2016 1st International Conference on Technology and Innovation in Sports, Health and Wellbeing (TISHW) (pp. 1–7). Vila Real, Portugal. https://doi.org/10.1109/TISHW.2016.7847780
• Çakır, Z. (2022). Spor lisesi öğrencilerinin e-zorbalik ve e-mağduriyet davranişlarina yönelik tutumlarinin incelenmesi. International Journal of Eurasia Social Sciences/Uluslararasi Avrasya Sosyal Bilimler Dergisi, 13(48). http://dx.doi.org/10.35826/ijoess.3169
• Çakır, Z., & Erbaş, Ü. (2022). Examınatıon Of Sports Scıence Faculty Students’ınternet Self-Effıcacy. International Journal of Eurasian Education and Culture, 7(17), 1316-1333. http://dx.doi.org/10.35826/ijoecc.588
• Çakır, Z., Ceyhan, M. A., Gönen, M., & Erbaş, Ü. (2023). Yapay Zeka Teknolojilerindeki Gelişmeler ile Eğitim ve Spor Bilimlerinde Paradigma Değişimi. Dede Korkut Spor Bilimleri Dergisi, 1(2), 56-71. https://dergipark.org.tr/tr/pub/dksbd/issue/82087/1399742
• Çakır, Z., Gönen, M., & Ceyhan, M. A. (2022a). Spor Bilimleri Fakültesi Öğrencilerinin Metaverse Farkındalıklarının İncelenmesi. CBÜ Beden Egitimi & Spor Bilimleri Dergisi, 17(2). https://doi.org/10.33459/cbubesbd.1179009
• Çakır, Z., Gönen, M., & Ceyhan, M. A. (2022b). Beden eğitimi ve spor eğitimi öğretmeni adaylarinin sanal gerçeklik teknolojisinin eğitimde kullanimina ilişkin görüşlerinin değerlendirilmesi. International Journal of Eurasia Social Sciences/Uluslararasi Avrasya Sosyal Bilimler Dergisi, 13(49). http://dx.doi.org/10.35826/ijoess.3186
• Çalık, M., & Sözbilir, M. (2014). Parameters of content analysis. Education and Science, 39(174), 33-38. https://doi.org/10.15390/EB.2014.3412
• Çatıkkas, F., Kurt, C., & Atalag, O. (2013). Kinanthropometric attributes of young male combat sports athletes. Collegium antropologicum, 37(4), 1365-1368.
• Echeverria San Millán, J. (2022). Exploring Pose Estimation with Computer Vision Processing to Model Psychomotor Performance in Karate Combats. https://e-spacio.uned.es/entities/publication/45754ff1-3883-4771-a97e-5411ddd4579f
• Elo, S., & Kyngäs, H. (2008). The qualitative content analysis process. Journal of Advanced Nursing, 62(1), 107-115.
• Gill, K. S., Anand, V., Malhotra, S., & Devliyal, S. (2024). Sports Game Classification and Detection Using ResNet50 Model Through Machine Learning Techniques Using Artificial Intelligence. In 2024 3rd International Conference for Innovation in Technology (INOCON) (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/INOCON60754.2024.10511858
• Gupta, P., Bhardwaj, A., & Agarwal, B. (2013). The impact of emotional intelligence on employee motivation, commitment, and performance: An empirical study. International Journal of Business and Management Invention, 2(3), 12-18.
• Higuchi, K., & Rekimoto, J. (2013). Flying head: a head motion synchronization mechanism for unmanned aerial vehicle control. In CHI'13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems (pp. 2029-2038). https://doi.org/10.1145/2468356.2468721
• ICAO. (2015). Manual on remotely piloted aircraft systems (RPAS). International Civil Aviation Organization (ICAO) Doc 10019.
• Jiang, L., & Zhang, D. (2023). Deep learning algorithm based wearable device for basketball stance recognition in basketball. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(3). https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0140304
• Kahveci, M., & Can, N. (2017). İnsansız hava araçları: Tarihçesi, tanımı, dünyada ve Türkiye'deki yasal durumu. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(4), 511-535.
• Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology (4th ed.). SAGE Publications.
• Lenat, D. B., & Feigenbaum, E. A. (1987). On the thresholds of knowledge. In Proceedings of the Tenth International Joint Conference on Artificial Intelligence (pp. 1173-1182). Milan, Italy.
• Li, J. (2021, February). Development trend of the integration of artificial intelligence and sports industry. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1744, No. 3, p. 032023). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1744/3/032023
• McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1955). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence. Dartmouth College.
• Muggleton, S. (2014). Alan Turing and the development of Artificial Intelligence. AI Communications, 27(1), 3-10. https://doi.org/10.3233/AIC-130579
• Nadobnik, J. (2016). The use of drones in organizing the Olympic Games. Handel Wewnętrzny, 365(6), 288-299. https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=554475
• Natalizio, E., Surace, R., Loscrì, V., Guerriero, F., & Melodia, T. (2012). Filming sport events with mobile camera drones: Mathematical modeling and algorithms. https://inria.hal.science/hal-00801126/
• Natalizio, E., Zema, N. R., Yanmaz, E., Pugliese, L. D. P., & Guerriero, F. (2019). Take the field from your smartphone: Leveraging UAVs for event filming. IEEE Transactions on Mobile Computing, 19(8), 1971-1983. https://doi.org/10.1109/TISHW.2018.8559538
• Neuendorf, K. A. (2017). The content analysis guidebook (2nd ed.). SAGE Publications.
• Pang Y, Wang Y, Wang Q, Li F, Zhang C, Ding C. Applications of AI in martial arts: A survey. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology. 2024;0(0). https://doi.org/10.1177/17543371241273827
• Perea-Moreno, A. -J., Aguilera-Ureña, M. -J., Meroño-De Larriva, J. -E., & Manzano-Agugliaro, F. (2016). Assessment of the Potential of UAV Video Image Analysis for Planning Irrigation Needs of Golf Courses. Water, 8(12), 584. https://doi.org/10.3390/w8120584
• Qi, J., Li, D., Zhang, C., & Wang, Y. (2022). Alpine skiing tracking method based on deep learning and correlation filter. IEEE Access, 10, 39248-39260. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3166949
• Romanova, I. K. (2020). The Use of UAVs to Save People in the Mountains: Tasks, Problems, Perspective. In ITM Web of Conferences (Vol. 35, p. 04018). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/itmconf/20203504018
• Russomanno, T. G., Blauberger, P., Kolbinger, O., Lam, H., Schmid, M., & Lames, M. (2022). Drone-based position detection in sports—validation and applications. Frontiers in Physiology, 13, 850512. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.850512
• Sa, I., & Ahn, H. S. (2015). Visual 3D model-based tracking toward autonomous live sports broadcasting using a VTOL unmanned aerial vehicle in GPS-impaired environments. Int. J. Comput. Appl, 122, 1-7. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=a60956b5b03be385316a0e5bebfc189a2db50d06
• Shoval, S. (2016). VolleyBot: A competitive framework for AI and UAV research and development. In 2016 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering (ICSEE) (pp. 1–5). Eilat, https://doi.org/10.1109/ICSEE.2016.7806185
• Stemler, S. (2001). An overview of content analysis. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 7(1), 17.
• Suri, H., & Clarke, D. (2009). Advancements in research synthesis methods: From a methodologically inclusive perspective. Review of Educational Research, 79(1), 395-430.
• Tanaka, K., Tochihara, N., Sato, T., & Koike, H. (2018, May). A real-time image processing framework with an aerial overhead camera for sports. In Proceedings of the 2018 International Conference on Advanced Visual Interfaces (pp. 1-5). https://doi.org/10.1145/3206505.3206520
• Wang, X., Chowdhery, A., & Chiang, M. (2017). Networked drone cameras for sports streaming. In 2017 IEEE 37th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS) (pp. 308-318). Atlanta, GA, USA. https://doi.org/10.1109/ICDCS.2017.200
• Wang, Y., Yang, X., Wang, L., Hong, Z. ve Zou, W. (2022). İnsan Hareketi Tanıma İçin Tenis Spor Robotunun Geri Dönüş Stratejisi ve Makine Öğrenimi Optimizasyonu. Nörorobotikteki Sınırlar , 16 , 857595. Weber, R. P. (1990). Basic content analysis (2nd ed.). SAGE Publications.
• Yaacoub, J., Noura, H., Salman, O. and Chehab, A., (2020), ‘Security analysis of drones systems: Attacks, limitations, and recommendations,’ Internet of Things, 11, 100218 https://doi.org/10.1016/j.iot.2020.100218
• Yenneti, S. S. S., Kushwaha, R., Naval, S., & Singal, G. (2021). Leading Athlete Following UAV Using Transfer Learning Approach. In Advanced Computing: 10th International Conference, IACC 2020, Panaji,
• Goa, India, December 5–6, 2020, Revised Selected Papers, Part I 10 (pp. 424-433). Springer Singapore. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-16-0401-0_33
• Yıldırım, T., & Şimşek, Ü. (2016). Sosyal bilgiler öğretmenliği öğrencilerinin coğrafya alanına yönelik öz-yeterliklerinin farklı değişkenler açısından incelenmesi. Journal of Education and Research,
• Yiğit, E., Yazar, I., & Karakoç, H. T. (2018). İnsansız hava araçları (İHA)’nın kapsamlı sınıflandırması ve gelecek perspektifi. Sürdürülebilir Havacılık Araştırmaları Dergisi (SÜHAD), 3(1), 10-19.
• Yu, S., Liu, J. (2020). Automatic Detection of Image Features in Basketball Shooting Teaching Based on Artificial Intelligence. In: Liu, S., Sun, G., Fu, W. (eds) e-Learning, e-Education, and Online Training. eLEOT 2020. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, vol 340. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63955-6_15
• Yu, Z., Wang, Z., Yu, J., Liu, D., Song, H. H., & Li, Z. (2023). Cybersecurity of unmanned aerial vehicles: A survey. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 39(9), 182-215.
• Zema, N. R., Natalizio, E., & Yanmaz, E. (2017, May). An unmanned aerial vehicle network for sport event filming with communication constraints. First International Balkan Conference on Communications and Networking (Balkancom 2017), Tirana, Albania. Retrieved from https://hal.science/hal-01731379/document