Sporcuların sakatlık risk analizini yapay zeka destekli programla yapıyorlar

Sporcuların sakatlık risk analizini yapay zeka destekli programla yapıyorlar

Selçuk Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Bayrak, yapay zeka destekli geliştirdiği programla sporcuların sakatlık riskini önceden belirleyerek, kulüplerin mali yükünü hafifletmesine olanak sağlıyor- Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Bayrak:- "Programın bütün spor dallarına uygulanabilme özelliği var. Şu anda Süper Lig'den 4 takımla, hentbol, güreş ve basketbolda da birçok takımla çalışıyoruz"

SAVAŞ GÜLER - Selçuk Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Bayrak, sporda yaralanma riski üzerine geliştirdiği ve yapay zekaya entegre ettiği programla sporcuların sakatlık risk analizini çıkarıp, kulüplerin mali yükünü azaltıyor.

Bayrak, AA muhabirine, bir sporcunun sakatlık geçirmeden önce bununla ilgili belirtileri toplayıp, tahminler yürüttüklerini, bu tahminlerin ise şu anda yüzde 95 güvenilirliğe ulaştığını söyledi.

Bu sayede başta futbol kulüpleri olmak üzere spor kulüplerinin mali yükünü azaltmaya çalıştıklarını ifade eden Bayrak, "Bununla ilgili Avrupa'daki kulüplerde birçok çalışma var. Premier Lig'de bir sakatlık maliyetinin 500 bin avroya ulaştığı düşünülüyor. Ülkemiz açısından Anadolu kulüplerini baz aldığımızda bu rakam 50-100 bin avroya kadar düşüyor ama bir sezonda onlarca sakatlık yaşandığını düşünürsek, bu maliyetler ciddi bir külfet oluşturuyor." dedi.

Bayrak, bir sporcunun sakatlanması durumunda, hem psikolojik hem de o kişinin spor hayatını bitirebilen etmenlerle mücadele edildiğini belirtti.

- "Yazılımı binlerce kaynaktan alınan verilerle eğittik"

Bayrak, yazılımla kas sertliği asimetrisi, kas kuvveti asimetrisi, kas uzunluğu, kas gücü, uzun süre kasılabilme yeteneği, sporcunun sportif aktiviteyi sürdürebilme yeteneği, denge, koordinasyon, genetik yatkınlık, yorgunluk, ısı asimetrisi, termal değerlendirme gibi birçok test uygulandığını anlattı.

Amaçlarının, hayata geçirdikleri programla sporcuların yaralanma yüzdesini düşürmek olduğunu belirten Bayrak, şunları kaydetti:

"Birçok içsel ve dışsal faktörü, bir dedektif rolünde araştırıp ortaya çıkarıyoruz. Elde ettiğimiz algoritma sayesinde, sporcuların yaralanma risk faktörlerini ortaya çıkarıyoruz. Her sporcuya bir karne oluşturuyoruz. Bu karnede sporcunun performans bilgileri ve yaptığımız testlerle birçok ölçek ortaya çıkarıyoruz. Elimizdeki en sağlıklı tarama aracı termal yöntem. Bunu tamamen kendimiz geliştirdik. Alanında ilk olan bu sistem, görüntüleri işliyor, analiz ediyor, rapor veriyor ve yorumluyor. Bu yazılımı binlerce kaynaktan alınan verilerle eğittik. Sporcunun egzersiz programında ne yapmaması gerektiğine varıncaya kadar bir rapor sunuyor."

- "Programın bütün spor dallarına uygulanabilme özelliği var"

Bayrak, özellikle yerli futbolcuların Avrupa'ya transfer olduklarında ciddi sakatlıklar yaşadıklarını, bunun nedeninin de Avrupa'daki futbolun gitgide hızlanması olduğunu anlattı.

Sadece son bir yılda, Premier Lig'deki hızlanma oranının yüzde 7 ve saate 39 kilometre hıza ulaştığını anlatan Bayrak, şöyle devam etti:

"Bu oranlar maalesef ülkemizde gitgide düşüyor. Antrenman programlarının bununla eş güdümlü gitmesi lazım. Antrenmanı az bir oranda artırdığınız an sporcularda sakatlıklar artıyor. Avrupa'da oynayan sporculardaki adaptasyon daha yoğun. Kemikler, bağlar ve tendonlardaki mukavemeti daha iyi. Biz, bu yapay zeka formülüyle antrenör ve teknik heyet, sahadaki sporcusuna daha fazla yüklenebilsin ve o sınırı bilsin istiyoruz çünkü o sınırı aştığı anda, sporcuda yaralanma gerçekleşecek. Altında kalırsa da müsabaka sırasında yaralanma gerçekleşecek. Böylelikle maksimum yüklenmenin güvenli bir şekilde yapılabilmesini sağlıyoruz. Programın bütün spor dallarına uygulanabilme özelliği var. Şu anda Süper Lig'den 4 takımla, hentbol, güreş ve basketbolda da birçok takımla çalışıyoruz."

Sporcuların sakatlık risk analizini yapay zeka destekli programla yapıyorlar

Kaynak:Haber Kaynağı

Bu haber toplam 51 defa okunmuştur

HABERE YORUM KAT
UYARI: Küfür, hakaret, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış,
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.
Önceki ve Sonraki Haberler