Aula Facultății de Farmacie din cadrul UMFST G.E. Palade Târgu Mureș a găzduit o conferință care a adus în prim-plan una dintre cele mai actuale teme ale momentului: rolul inteligenței artificiale în sportul de performanță.Gazda evenimentului a fost Gabriela Szabo, cercetător științific în cadrul Centrului Avansat de Cercetări Medicale, una dintre cele mai valoroase atlete din istoria României, iar invitat tânărul specialist în inteligență artificială. În sală au fost prezenți, studenți, profesori, antrenori din diferite ramuri sportive, sportivi, kinetoterapeuți sau chiar manageri din sport.
Gabriela Szabo: “Mintea creatoare a antrenorului și talentul sportivului nu mai sunt suficiente”
Campioana olimpică la Sydney 2000 și multipla medaliată mondială și europeană, declarată în 1999 cea mai bună atletă a lumii, Gabriela Szabo a vorbit în deschiderea conferinţei despre nevoia urgentă de modernizare a sportului românesc și despre importanța integrării tehnologiilor avansate în procesul de pregătire. Ea a subliniat că în prezent mintea creatoare a antrenorului și talentul sportivului nu mai sunt suficiente și că cercetarea trebuie să facă parte din planul de pregătire pentru performanță. Într-un context în care rezultatele internaționale pun presiune pe federații și cluburi, soluțiile inovatoare devin nu doar o opțiune, ci o necesitate.
Invitatul principal, Paul-Tiberiu Iordache, reprezintă un exemplu al noii generații de specialiști care îmbină sportul cu tehnologia. Fost sportiv de performanță, multiplu campion european şi mondial la karate, el a urmat studii de informatică și inteligență artificială la Sorbona, iar experiența sa profesională include stagii de cercetare în Franța și activitate în cadrul companiei Thales Group, lider global în tehnologii avansate. Întors în fața unui public universitar din România, Iordache a propus o incursiune accesibilă în lumea algoritmilor, explicând pe înțelesul tuturor cum funcționează sistemele de învățare automată și de ce acestea pot revoluționa sportul.
CITEȘTE ȘI Studenții UMFST „George Emil Palade” Târgu Mureș, în cursa pentru bursele ROMGAZ
Inteligența artificială, integrată tot mai mult în munca antrenorilor
Dacă prima parte a prezentării a fost dedicată fundamentelor inteligenței artificiale, partea a doua a captat interesul prin exemple concrete. Unul dintre ele a vizat utilizarea senzorilor și a algoritmilor pentru analiza loviturilor în taekwondo. Prin integrarea unor senzori de mișcare și impact în echipamentul sportivilor și prin aplicarea unor modele de clasificare automată, sistemele pot identifica tipul loviturii și pot evalua corectitudinea acesteia cu o acuratețe impresionantă. Un alt exemplu a fost cel al arbitrajului asistat video, unde tehnicile de tip computer vision permit detectarea în timp real a zonei de contact și reduc considerabil timpul de analiză, la mai puţin de 5 secunde de la 90 de secunde, diminuând subiectivitatea umană.
Au mai fost prezentate aplicații ale inteligenței artificiale în skateboarding, tenis sau badminton dar și în fotbal – prima ligă din Anglia sau în handbal la Olimpiada de la Paris din 2024.
Inteligența artificială își dovedește utilitatea și în analiza tacticilor sau în predicția rezultatelor competițiilor. Modelele moderne pot procesa volume mari de date – statistici individuale, istoricul confruntărilor directe, indici de performanță – și pot genera nu doar o predicție, ci și o explicație argumentată a acesteia. Astfel, antrenorii și managerii sportivi pot lua decizii informate, bazate pe date obiective, nu doar pe intuiție.
Un alt domeniu cu potențial major este optimizarea performanței individuale. Analiza biomecanică realizată prin intermediul înregistrărilor video și al rețelelor neuronale poate corecta postura, tehnica de execuție sau traiectoria mișcărilor. În paralel, monitorizarea încărcării musculare și a nivelului de oboseală prin senzori inteligenți poate contribui la prevenirea accidentărilor. De asemenea, sistemele personalizate pot oferi recomandări nutriționale adaptate obiectivelor fiecărui sportiv, de la gestionarea greutății până la optimizarea hidratării în timpul competițiilor.
În viziunea prezentată la UMFST, inteligența artificială nu înlocuiește antrenorul și nici talentul sportivului, ci devine un instrument de sprijin, un partener invizibil care oferă date, analize și simulări. Sportul viitorului se conturează ca un domeniu interdisciplinar, în care medicina, știința datelor și pregătirea fizică se completează reciproc.
Conferința de la Târgu Mureș a transmis un mesaj clar: pentru ca România să revină în elita sportului mondial, este nevoie de investiție în cunoaștere, tehnologie și colaborare între specialiști.
Întrebări şi răspunsuri
După prezentarea. amplă despre aplicațiile inteligenței artificiale în sport, Paul-Tiberiu Iordache a răspuns întrebărilor venite din sală – de la studenți, sportivi, antrenori, kinetoterapeuți și specialiști implicați în fenomenul sportiv. Dialogul care a urmat a fost unul aplicat și sincer, centrat pe limitele reale ale tehnologiei și pe modul concret în care aceasta poate fi utilizată.
Întrebat dacă inteligența artificială ar putea ajunge să înlocuiască antrenorul sau nutriționistul, Iordache a fost categoric: în prezent, acest lucru nu este posibil și nici de dorit. În opinia sa, AI trebuie privită ca un partener al specialistului, un instrument de sprijin care poate analiza rapid volume mari de date, poate oferi sugestii și poate economisi timp, dar care nu poate substitui experiența, intuiția și capacitatea de decizie a unui profesionist. Aceeași nuanță a păstrat-o și în discuția despre arbitraj. Deși tehnologiile de analiză video și senzorii reduc subiectivitatea și latența deciziilor, rata de acuratețe nu este de 100%, astfel încât decizia finală trebuie să aparțină arbitrului uman.
O altă întrebare a vizat existența unor aplicații concrete, disponibile deja pentru cluburi sau grupe sportive. Specialistul a explicat că există modele open-source și sisteme care pot fi adaptate prin procesul de „fine-tuning”, adică prin antrenarea suplimentară pe date specifice unui anumit domeniu, cum ar fi sportul sau medicina sportivă. Totuși, a subliniat că acest proces este costisitor și necesită resurse tehnice consistente, motiv pentru care implementarea la scară largă avansează gradual.
Discuția a atins și tema erorilor în modelele de limbaj, precum ChatGPT. Iordache a recunoscut că este dificil de stabilit un procent exact de eroare, mai ales în cazul generării de text, unde evaluarea corectitudinii este mai complexă decât în cazul unor modele de clasificare. De aceea, astfel de sisteme includ avertismente privind posibile inexactități. În zona academică, s-a discutat și despre detectarea textelor generate de AI și despre provocările legate de utilizarea acestor instrumente în realizarea lucrărilor scrise.
Un punct interesant al dezbaterii a fost legat de capacitatea inteligenței artificiale de a anticipa factori imprevizibili, precum starea emoțională a sportivului în ziua competiției sau accidentările de ultim moment. Răspunsul a fost echilibrat: modelele pot integra tot mai multe variabile – vremea, ora meciului, istoricul jucătorilor –, însă nu pot surprinde integral complexitatea umană. Datele pot fi actualizate și modelele pot fi reantrenate prin tehnici de tip transfer learning, dar intervenția umană rămâne esențială pentru validare și interpretare.
Dialogul a devenit cu atât mai aplicat când un participant a oferit un exemplu concret din atletism, introducând date într-un model conversațional pentru a estima parametri de performanță. Diferențele mari între recomandările generate și realitatea din teren au evidențiat un aspect esențial: un model generalist nu poate înlocui un sistem specializat, antrenat pe date relevante și validate științific. În acest context, Iordache a explicat că acuratețea crește odată cu volumul și calitatea datelor introduse, dar verificarea umană rămâne obligatorie.
Discuția s-a încheiat într-o notă optimistă, cu ideea că viitorul aparține colaborării dintre cercetare, tehnologie și experiența practică din teren. Inteligența artificială poate genera scenarii, poate sugera optimizări și poate accelera analiza, însă performanța rămâne rezultatul unei munci integrate, în care omul și tehnologia lucrează împreună.
Dragoș Bardoși
URMĂREȘTE ȘI