04 Ağustos 2024

Olimpiyatlardaki yapay zekâ

Paris 2024, sporcu performansını artırma, izleyici deneyimini zenginleştirme ve kısmen de olsa hakem kararlarını destekleme gibi çeşitli alanlarda yapay zekânın spordaki uygulamalarına dair örnekler sunuyor. Üstelik gelecekteki yıllarda düzenlenecek organizasyonları daha da geliştirebilecek fırsatların araştırmasına kapı açarak…

26 Temmuz günü yapılan açılış töreni ile Paris'te başlayan ve 11 Ağustos gününe kadar sürecek olan 33. Yaz Olimpiyatları, aynı zamanda geniş bir çerçevede yapay zekânın kullanıldığı ilk olimpiyatlar oluyor. Geçtiğimiz hafta Nature'de yayımlanan Sumeet Kulkarni'nin yazısı, yapay zekânın spor ve olimpiyat özeline nasıl kullanıldığını anlatıyor. Yazı, aslında kendi içinde belirtmese de gelecek için potansiyel araştırma konularını da barındırıyor.

Bir önceki Pazar günü bir dil modeli olan Llama 3.1 yazısında da kısmen bahsettiğim GPT temelli bir sohbet botu, Paris'teki olimpiyatlarda sporcuların kullanımına sunulmuş durumda. AthleteGPT adı verilen bu model, 7/24 saat, özel bir uygulama üzerinden tüm katılımcıların sorularına detaylı yanıt vermek için geliştirilmiş. Muhtemelen bir sonraki büyük spor organizasyonlarında da artık GPT tabanlı sohbet botlarını görmek mümkün olacak.

Yine yazıda, yapay zekânın olimpiyat oyunlarına etkisi üç başlıkta özetlenmiş. Bu başlıklardan ilki oyuncuların performanslarının ölçümü. Bundan 124 yıl önce, yine Paris'te düzenlenen olimpiyatlarda hareket halindeki sporcuları incelemek çok hızlı bir şekilde fotoğraf kareleri kaydetmek için bir sistem kurulmuştu ve hatta bu sistemden elde edilen çıktılar, 1901'de sporcuların üstünlüğünün sebeplerini araştırmak için kullanılmıştı. O dönemler temelleri atılan bu sistem artık çok daha ileri bir düzeyde ve 2024'te sporcuların fiziksel hareketleri, anlık olarak vücut üzerindeki 21 nokta referans alınarak 3 boyutlu bir şekilde inceleniyor ve kaydediliyor. Bu kayıtlar antrenörler ve uzmanlar için oyuncuların performanslarını arttırmak ve geliştirmek için kullanılıyor..

Sadece sporcular için değil, izleyiciler için de yapay zekâ olumlu etkilere sahip. Özellikle yukarıdaki paragrafta da kısaca belirttiğim, anlık veri toplanması ve bu verilerin ekranlarda gösterilmesi, izleyiciler için izledikleri sporun takibini kolaylaştırıyor ve daha fazla bilgilendirici bir içeriğe ulaşmış oluyorlar. Toplanan verilerin sıklık ve sayısının çokluğu da özellikle spor araştırmacıları için gelecekteki araştırmalara dair büyük bir maden olarak duruyor.

Müsabakalarda hakemlerin yönetimlerini kolaylaştıracak için yapay zekâ uygulamarı yıllardır gündemde ve özellikle futboldaki uygulamalarına sıkılıkla şahit oluyoru(m)z. Ancak bu entegrasyonu tüm sporlarla sağlamak henüz mümkün değil ve bunun için daha önümüzde uzunluğunu tam olarak kestiremediğimiz bir zamana ihtiyaç olacak. Bunun altında yatan en temel sebep elbette para olurken, en az onun kadar önemli bir sebepse her spor için iyi performans gösteren bir modelin henüz olmaması ki burası da özellikle derin öğrenme araştırmacıları için güzel bir çalışma konusu olmaya aday duruyor.

Paris 2024, sporcu performansını artırma, izleyici deneyimini zenginleştirme ve kısmen de olsa hakem kararlarını destekleme gibi çeşitli alanlarda yapay zekânın spordaki uygulamalarına dair örnekler sunuyor. Üstelik gelecekteki yıllarda düzenlenecek organizasyonları daha da geliştirebilecek fırsatların araştırmasına kapı açarak…


Referanslar

Kulkarni, S. (2024). Three ways AI is changing the 2024 Olympics for athletes and fans. Nature. https://doi.org/10.1038/d41586-024-02427-0

Ozancan Özdemir kimdir?

Ozancan Özdemir, lisans ve yüksek lisans derecelerini ODTÜ İstatistik Bölümü'nden aldı. Yüksek lisans döneminde aynı zamanda Anadolu Üniversitesi yerel yönetimler bölümünden mezun oldu.

Bir süre ODTÜ İstatistik Bölümü'nde araştırma görevlisi olarak çalışan Özdemir, şu günlerde Groningen Üniversitesi Bernoulli Enstitüsü'nde finans ve yapay zekâ alanındaki doktora çalışmalarını sürdürüyor.

Pandemi döneminde bir grup öğrenciyle birlikte gönüllü bir oluşum olan VeriPie adlı güncel veri gazetesini kurdu.

Araştırma alanları yapay öğrenme ve derin öğrenme uygulamaları, zaman serisi analizi ve veri görselleştirme olan Ozancan Özdemir, ayrıca yerel yönetimler ve veriye dayalı politika geliştirme konularında da çeşitli platformlarda yazılar yazmaktadır.

Yazarın Diğer Yazıları

Yapay zekâdan araştırmacı olur mu?

Bugüne kadar bilim insanlarına yardımcı olan yapay zekâ modelleri, yalnızca beyin fırtınası, kod yazma veya tahmin görevleri gibi sürecin sınırlı kısımlarını üstlenebiliyordu. Ancak Tokyo merkezli Sakana AI ve çeşitlik akademik işbirlikleri tarafından geliştirilen ve AI Scientist (Yapay zekâ Bilim İnsanı) adlı yeni bir araç, bu sınırlamaları aşarak tüm bilimsel süreci bağımsız bir şekilde yürütebilme yeteneğine sahip

Üniversite mezarlığı

1960'ta 7 üniversitesi olan Türkiye, 2024 yılı itibarıyla 208 üniversiteye sahip, devasa bir üniversite mezarlığını andırıyor. Üniversite mezarlığı tabirinin ağır bir tabir olduğunun farkındayım, ancak fikirlerimi en iyi yansıtan tabirin bu olduğunu düşünüyorum. Peki neden?

Yapay zekâ Maymun Çiçeği hastalığı teşhisinde kullanılabilir mi?

MPXV-CNN modelinin doğruluk oranı yüzde 91, yani model, MPOX vakalarını büyük bir doğrulukla tespit edebiliyor. Ayrıca, modelin özgüllüğü de yüzde 89.8 olarak belirlendi; bu da modelin yanlış pozitif sonuçlar verme olasılığının düşük olduğunu gösteriyor

"
"