Primjena umjetne inteligencije za predviđanje ozljeda i poboljšanje učinka sportaša

master's thesis

• Title (english): Using Artificial Intelligence to Predict Injuries and Improve Athletes Performance
• Author: Blaženka Rezo
• Mentor: Ivan Strugar (mentor)
• Committee member: Jovana Zoroja (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Mirjana Pejić Bach (član povjerenstva)
• Committee member: Ivan Strugar (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Economics and Business; (Department of Informatics); Zagreb
• Defense date and country: 2020-09-25, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Economics; Business Informatics

Abstract

U radu je obrađena primjena umjetne inteligencije u sportu kao rješenja za predviđanje sportskih ozljeda i poboljšanje učinkovitosti. Orijentirajući se na ciljeve rada, definiran je pojam umjetne inteligencije, njezina primjena i uloga u društvenim i znanstvenim poljima. Ključni dio je osvrt na prilagodbu umjetne inteligencije u sportskom okruženju, od simbioze sportaša i sportskih klubova sa tehnološkim poduzećima do primjera rješenja koji umjetnu inteligenciju koriste u predviđanju sportskih ozljeda i podizanju sportske učinkovitosti. Nadalje, opisane su metode kojima se realizira umjetna inteligencija poput strojnog učenja, dubokog učenja te umjetnih neuronskih mreža. Izdvojeni statistički podaci o stopi ozljeđivanja su povezani direktno sa ukupnim godišnjim troškovima za sportske timove, čime se naglašava potreba za razvojem i testiranjem rješenja koji bi osim očuvanja zdravlja sportaša, očuvali i ekonomski značaj sportskih organizacija. Na kraju smo došli do zaključka o nepostojanju savršenog rješenja koje objedinjuje sve potrebne funkcionalnosti da bi predvidjelo ozljedu i poboljšalo sportaševu učinkovitost. Međutim, budućnost donosi obećavajuća rješenja, a uz razvoj umjetne inteligencije u sportu očekuje se i globalni ekonomski razvoj koji jednim dijelom ovisi o utjecaju sportske industrije na svjetsku ekonomiju. Ta veza se temelji na kontinuiranim ulaganjima u sport od strane velikih tehnoloških poduzeća, koji ujedno svojim financijskim djelom omogućuju rast ekonomije svake zemlje.

Abstract (english)

The work has defined the use of AI in sports as solutions to predict sporting injuries and improve efficiency. Focusing on the objectives of the work, the concept of Artificial Intelligence, its application and role in social and scientific fields is defined. A key element is the reflection on the adaptation of artificial intelligence in the sport environment, from the symbiosis of athletes and sports clubs with tech companies to examples of AI solutions used in predicting sporting injuries and raising sports performance. Furthermore, methods are described implementing artificial intelligence, such as machine learning, deep learning and artificial neural networks. The isolated injury rate statistics are linked directly to the total annual costs for sports teams, highlighting the need to develop and test solutions that would save the health of sportspeople, preserve the economic relevance of sports organizations. Finally, we came to a conclusion on the lack of a perfect solution that brings together all of the required functionalities to predict injury and improve the athlete’s performance. However, the future brings promising solutions, and in addition to the development of artificial intelligence in sport, global economic development is expected to depend, in part, on the influence of the sports industry on the world economy. This link is based on continuous investments in sport by large tech companies, which also contribute to the growth of the economy of each country through its financial work.

• Keywords: umjetna inteligencija; umjetne neuronske mreže; strojno učenje; predviđanje ozljeda; sportska industrija; poboljšanje učinkovitosti.
• Keywords (english): Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks; Machine Learning; Sports Industry; Injury Prevention; Sports Performance
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:148:312355
• Study programme: Title: Business Economics; Study programme type: university; Study level: integrated undergraduate and graduate; Academic / professional title: magistar/magistra ekonomije (magistar/magistra ekonomije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Access restricted to students and staff of home institution
• Created on: 2020-09-26 16:35:58