AI in de sport: toepassingen en voorbeelden uit de praktijk

Klassieke wearables

Wearables zoals smartwatches en fitnessarmbanden zijn onmisbare tools geworden voor het bijhouden van veel van de hierboven genoemde metrics. Hoewel wearables al geruime tijd bestaan—de eerste Fitbit-tracker kwam 15 jaar geleden uit—neemt de meetnauwkeurigheid toe en breiden de toepassingsgebieden zich uit. 

Wearables met GPS-sensoren volgen de locatie, snelheid, afgelegde afstand en bewegingspatronen van een atleet. In combinatie met versnellingsmeters die snelheidsveranderingen in meerdere richtingen meten, bieden ze inzicht in positiekeuze, snelheid, bewegingsintensiteit en sprongdynamiek.

Hartslagmeters in wearables volgen real-time de hartslag door bloeddoorstroming met optische sensoren te detecteren, essentieel voor het monitoren van cardiovasculaire fitheid, trainingsintensiteit en herstel. Electrodermale activiteit (EDA)-sensoren meten de huidgeleiding, een goede indicator van stressniveaus en emotionele reacties tijdens training en wedstrijden. 

Bloedzuurstofsaturatie (SpO2)-monitors zijn een ander belangrijk onderdeel van moderne fitnessapparaten. Ze gebruiken optische sensoren om het zuurstofgehalte in het bloed te meten, cruciaal voor het beoordelen van aërobe capaciteit en het vroegtijdig detecteren van vermoeidheid of hoogteziekte. Tot slot meten elektromyografie (EMG)-sensoren spieractivatie en elektrische activiteit, met data die nuttig is voor het analyseren van spiervermoeidheid, kracht en coördinatie.

Uitgebreide wearables

Sinds de jaren 2010 zijn Inertial Measurement Units (IMU’s), zoals GPS-trackingvesten, gangbaarder geworden in de topsport. Deze hesjes, vaak gedragen als tanktops met sensoren op de bovenrug, bieden onopvallende en effectieve GPS-tracking.

High-end trackers zoals Catapult Vector bevatten hartslagsensoren, 3-assige versnellingsmeters, gyroscopen, magnetometers en satellietantennes. Deze devices volgen tijdens trainingen en wedstrijden de posities, afstanden, snelheden, acceleraties, sprongen, impacts en hartslagen van atleten.

In sporten als voetbal en rugby worden GPS-hesjes gebruikt om spelersbewegingen en tactische positionering te analyseren, wat inzicht geeft in sterktes en verbeterpunten. Deze data helpt bij strategische planning, wisselbeleid en trainingsschema’s.

Daarnaast volgen voetbalspecifieke sensoren voor kuit of voeten fysieke en technische metrics zoals schoten, passes, balcontacten, dribbels en trap-/schopsnelheid. Opvallende producten zijn Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (kuitsensoren) en Jogo, Xampion, Playermaker (voetsensoren). De Next11 Smart Ball, uitgerust met sensoren en Bluetooth, rapporteert zijn positie en de dichtstbijzijnde speler.

Figuur 1: Voorbeeld van een STATSports-dashboard over spelersbewegingen (Bron: STATSports)

AI-aangedreven camera’s

Heb je je ooit afgevraagd waar de heatmaps met zone-activiteit op het veld vandaan komen? Grote kans dat hun oorsprong ligt in data die met AI-aangedreven cameratechnologie is vastgelegd in plaats van met wearables. Geavanceerde computervisionsystemen zoals TRACAB, gebruikt in voetbalcompetities als de Engelse Premier League en de Spaanse La Liga, en Hawk-Eye, dat in diverse sporten wordt ingezet, kunnen spelers- en balbewegingen met enorme precisie volgen en analyseren. 

Oorspronkelijk ontwikkeld voor tennis om in real-time nauwkeurig over lijnsituaties te beslissen, is Hawk-Eye sindsdien omarmd door sporten als cricket, voetbal en honkbal. In cricket wordt Hawk-Eye gebruikt om de balbaan te volgen, wat helpt bij beslissingen rond LBW (Leg Before Wicket) en waarmee omroepen gedetailleerde analyses van bowlingtechnieken en strategieën kunnen bieden. Deze technologie draagt ook bij aan spelerstraining door visuele data te leveren over balbanen en spelersbewegingen, waardoor atleten hun techniek op basis van nauwkeurige feedback kunnen aanpassen. 

Het vermogen van deze systemen om high-res tracking en analyse te bieden, maakt ze onmisbaar voor prestatieverbetering en besluitvorming in meerdere sporten. Laten we verkennen welke mogelijkheden deze vastgelegde data biedt aan verschillende sportprofessionals.

AI voor prestaties en gezondheid van atleten

AI-algoritmen kunnen spelerspecifieke data analyseren om potentiële blessurerisico’s te identificeren door patronen en afwijkingen te onderzoeken die op stress of overbelasting kunnen duiden. Plotselinge pieken in werkbelasting, gedetecteerd door datapunten zoals totale afstand, aantal sprints en snelheidsveranderingen te vergelijken met historische data, kunnen wijzen op een hoger risico op spierscheuren of gewrichtsblessures. Zo kunnen algoritmen het coachings- en medische team ondersteunen bij het managen van ieders werkbelasting, training en herstelschema’s.

Met data van wearables kunnen machinelearning-algoritmen vermoeidheid, blessurerisico en toekomstige prestaties voorspellen door verschillende fysiologische en prestatiemetrics in de tijd te integreren. Zo helpt AI bij het voorspellen van vermoeidheidsniveaus, blessurerisico en toekomstige prestaties:

Herstel optimaliseren

Met data van wearables, trackers en andere bronnen kunnen AI-algoritmen atleten ondersteunen met gepersonaliseerde herstelplannen. Een goed voorbeeld van hoe AI herstel optimaliseert, is gekoppeld aan de allerbelangrijkste herstelactiviteit: slaap.

Wearables en fitnesstrackers gebruiken versnellingsmeters om beweging te detecteren en optische sensoren om hartslag en zuurstof in het bloed te meten. Soms kunnen ze zelfs ademhalingspatronen en snurken detecteren met microfoons.

Uit deze data kunnen verschillende slaapmetrics worden afgeleid, waaronder totale slaapduur, slaapstadia (lichte, diepe en REM-slaap), slaapefficiëntie en verstoringen gedurende de nacht. Door deze metrics te analyseren, kunnen AI-algoritmen een compleet beeld geven van de slaapkwaliteit van een atleet en verbeterpunten aanwijzen.

AI combineert vervolgens slaapdata met andere fysiologische en prestatiemetrics om gepersonaliseerde herstelplannen te creëren. Als de data bijvoorbeeld slechte slaapkwaliteit of onvoldoende REM-slaap laat zien, kan de AI specifieke interventies aanbevelen, zoals het aanpassen van slaapschema’s, het gebruik van slaapondersteuning of ontspanningsoefeningen voor het slapengaan.

Daarnaast integreert AI data over spierpijn, ontstekingsmarkers en totale werkbelasting uit trainingssessies om aanvullende herstelstrategieën voor te stellen, zoals ijsbaden, massages en actieve hersteloefeningen. 

AI zorgt ervoor dat herstelplannen specifiek zijn voor de behoeften van elke atleet. Na een bijzonder intensieve training kan AI bijvoorbeeld een langere slaapduur aanraden, gevolgd door een ijsbad en een massage de volgende dag om spieronsteking te verminderen en het herstel te versnellen. Hersteloptimalisatie wordt steeds belangrijker omdat in veel populaire sporten het aantal wedstrijden per jaar—and dus de werkbelasting—toeneemt.

Prestatieverbetering

In vergelijking met blessurepreventie en hersteloptimalisatie, die vrij algemene maatregelen gebruiken, hangt prestatieverbetering af van het type sport. AI kan trainingsprogramma’s afstemmen op individuele atleten door sportspecifieke metrics en persoonlijke prestatiegegevens te analyseren, waardoor trainingsaccenten, oefenselectie en werkbelasting worden geoptimaliseerd. 

In voetbal kan AI bijvoorbeeld metrics volgen zoals passnauwkeurigheid, doelpunten versus expected goals (xG) en het percentage gewonnen duels. Door deze metrics te evalueren kan AI bepalen waar een speler in uitblinkt of waar verbetering nodig is. Als een middenvelder bijvoorbeeld een hoge passnauwkeurigheid heeft maar weinig duels wint, kan AI aanraden te onderzoeken welk soort duels lastig is en vervolgens meer kracht- en wendbaarheidstraining op te nemen om tackles en balverovering te verbeteren.

Voor een basketballer kan AI de worpnauwkeurigheid, defensieve metrics en fysieke belasting analyseren. Als de data laat zien dat de speler tijdens wedstrijden met vermoeidheid kampt, kan AI een combinatie van duurtraining en vaardigheidsspecifieke drills voorstellen, en tegelijk het belang van rustdagen en goede slaap benadrukken.

Voor een hardloper kan AI op vergelijkbare wijze tempo, paslengte en hartslagvariabiliteit volgen om een trainingsplan samen te stellen dat snelheidstraining, duurloop en herstelperiodes in balans brengt om overbelasting te voorkomen en prestaties te optimaliseren.

AI in spelstrategie en coaching

Het optimaliseren van individuele spelersprestaties is cruciaal, maar AI speelt ook een grote rol in strategie en coaching op teamniveau. Dat bekijken we nu.

Tegenstanderanalyse en wedstrijdplanning

Voor het opstellen van een wedstrijdplan is het essentieel om alle beschikbare data te gebruiken, zowel van het eigen team als van de tegenstander. Interessante datapunten op teamniveau voor beide partijen zijn onder andere:

• Tactiek
• Formatie(s)
• Pressingniveau/-zones/-intensiteit
• Dekking (man- of zonegericht)
• Aanvalsfocus
• Opstelling
• Basisspelers
• Spelersposities
• Mentaliteit
• Prestaties tegen favorieten vs. underdogs
• Prestaties thuis vs. uit
• Prestaties in KO- vs. competitie-/groepswedstrijden
• Reactie op sleutelmomenten
• Metrics
• Offensief: balbezit, passratio, schoten, efficiëntie, packing, rebounds, buitenspel
• Defensief: % gewonnen duels, intercepties, reddingen keeper, onkwetsbaarheid, schoten tegenstander

Datatransformatie en feature engineering zijn nodig om inzichten te halen uit chaotische ruwe feiten. Zo helpt het om formatiegegevens om te zetten in specifieke features zoals het aantal verdedigers, middenvelders, vleugelspelers en spitsen om complexe informatie te vereenvoudigen tot bruikbare inzichten.

Boomgebaseerde modellen, zoals beslissingsbomen en random forests, blinken uit in het vinden van relaties tussen deze features. Ze kunnen patronen identificeren in hoe verschillende formaties presteren tegen uiteenlopende tegenstanders, en zo voorspellen welke formatie het meest effectief kan zijn. Deze modellen analyseren historische data om de complexe verbanden die prestaties sturen te ontrafelen en zijn daardoor van onschatbare waarde voor strategie.

De procedure voor het creëren van een optimale wedstrijdstrategie omvat meerdere stappen. Eerst is het belangrijk om de strategie van de tegenstander te voorspellen op basis van historische data en actuele trends. Deze stap omvat het in kaart brengen van de risico’s en kansen die uit de verwachte tactiek voortkomen. Vervolgens voorspellen AI-modellen de beste overkoepelende strategie voor het eigen team, rekening houdend met zowel de voorspelde tegenstandersstrategie als de unieke kenmerken van het team, inclusief spelersbeschikbaarheid en historisch succes met verschillende formaties.

Wat in theorie eenvoudig klinkt, is in de praktijk lastig. Nauwkeurige voorspellingen vereisen niet alleen actuele data, maar ook het kunnen voorspellen van toekomstige omstandigheden, zoals fitheid van spelers en mogelijke opstellingen. Dit houdt in: formaties uit het verleden extrapoleren, succes per formatie beoordelen en bepalen welke spelers beschikbaar zijn en op welke posities.

AI’s vermogen om deze complexe variabelen te synthetiseren tot samenhangende strategieën biedt een concurrentievoordeel, maar vereist zorgvuldige datapreparatie en geavanceerde modelleringstechnieken. Als je benieuwd bent hoe zo’n voorspellend proces eruit kan zien, bekijk dan mijn artikel over hoe ik de EURO 2024-finale voorspelde.

Videoanalyse ondersteunt strategische planning door AI de selectie van sleutelscènes uit wedstrijdbeelden van de tegenstander te laten sturen. Deze technologie analyseert beelden om vrije ruimtes te vinden, patronen in positionering te identificeren en spelerstendenties te begrijpen. Door deze inzichten op te knippen kunnen coaches strategie vertalen naar individuele situaties, zoals spelhervattingen in voetbal en ijshockey.

Zo kan AI laten zien hoe een tegenstander doorgaans corners of vrije trappen verdedigt, zodat het team specifieke tactieken kan ontwikkelen om die zwaktes uit te buiten. Deze gerichte analyse zorgt ervoor dat strategieën niet alleen breed zijn, maar ook fijnmazig afgestemd op precieze momenten in de wedstrijd—een significant concurrentievoordeel.

Besluitvorming in real-time

AI beperkt zich niet tot voorbeschouwingen—ook tijdens wedstrijden zijn real-time inzichten mogelijk, wat verandert hoe coaches en spelers beslissingen nemen over wissels, tactiek en calls in het spel.

AI-tools zoals dashboards en beslissingsondersteuning bieden een compleet beeld van de dynamiek van de wedstrijd door real-time data te gebruiken over spelersprestaties, gedrag van de tegenstander en metrics uit IMU’s. Deze systemen kunnen sleutelscènes en kritieke momenten uitlichten, zodat coaches on the fly kunnen bijsturen. Als een AI-systeem bijvoorbeeld detecteert dat een speler tekenen van vermoeidheid vertoont of onder het eigen gemiddelde presteert, kan het tijdige wissels voorstellen om de teamprestatie op peil te houden.

Naast in-game analytics bieden AI-aangedreven Virtual Reality (VR)-simulaties een revolutionaire manier voor atleten om hun skills te oefenen en te verfijnen in realistische wedstrijdscenario’s. Applicaties zoals BeYourBest, Rezzil en REPS gebruiken VR om atleten in situaties met hoge druk te plaatsen—zoals een penalty nemen in voetbal of een powerplay uitvoeren in ijshockey—zodat spelers vertrouwen opbouwen en hun besluitvorming onder stress verbeteren.

Ze worden wereldwijd door meerdere topclubs gebruikt voor zowel vaardigheidsontwikkeling als tactische training, in een veilige en gecontroleerde omgeving waar atleten met verschillende strategieën en technieken kunnen experimenteren zonder blessurerisico. Het immersieve karakter van VR helpt atleten om spelspecifieke scenario’s herhaaldelijk te visualiseren en te oefenen, wat leidt tot betere voorbereiding en hogere prestaties tijdens echte wedstrijden.

Conclusie

Kortom, AI verandert de sportindustrie door spelersprestaties te optimaliseren, blessures te voorkomen en spelstrategieën te verbeteren. Met geavanceerde wearables, AI-aangedreven camera’s en verfijnde data-analyse kunnen coaches en atleten datagedreven beslissingen nemen die training, wedstrijdplanning en herstel verbeteren.

Naarmate de technologie zich ontwikkelt, zal de integratie van AI in sport alleen maar toenemen, met diepere inzichten en meer kansen om topvorm en strategische excellentie te bereiken.

Wil je een carrière starten in het groeiende veld van sportanalytics? Bekijk dan deze blogpost over hoe verschillende sporten data-analyse gebruiken.