Nubila khởi động kế hoạch mô hình thể thao thông minh môi trường để cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho nghiên cứu thể thao và thị trường dự đoán

【链文】PANews 10月28日消息，Nubila tuyên bố khởi động kế hoạch mô hình thể thao thông minh môi trường (EISM), đưa dữ liệu thời tiết và môi trường vào phân tích huấn luyện và thi đấu của vận động viên, khám phá tác động của các yếu tố môi trường đến hiệu suất thi đấu, hiệu quả huấn luyện và nguy cơ chấn thương. Kế hoạch này sẽ được thí điểm tại Đại học Nam California (USC) và Đại học Miami (UM), xoay quanh các môn bóng bầu dục, bóng chày và bóng đá, xây dựng mô hình “môi trường - hiệu suất” có thể định lượng.

Dựa trên nền tảng dữ liệu Nubila, dự án sẽ thông qua dữ liệu khí tượng đa chiều trên chuỗi như nhiệt độ và độ ẩm, tốc độ gió, áp suất, ánh sáng và lượng mưa để thực hiện căn chỉnh thời gian và không gian với các nhật ký huấn luyện và thi đấu, tạo ra các mô hình đặc trưng môi trường, đường cong mệt mỏi và chu kỳ phục hồi, cung cấp cơ sở để tối ưu hóa huấn luyện, cảnh báo rủi ro và quyết định khoa học cho các nhóm nghiên cứu. Đồng thời, hệ thống này cũng cung cấp dữ liệu tham khảo có thể xác minh và trực quan cho thị trường dự đoán sự kiện thể thao.

Người đồng sáng lập Nubila, Toby Skinner, sẽ hợp tác chặt chẽ với các nhà nghiên cứu từ hai trường đại học, cung cấp hỗ trợ toàn diện từ đồng bộ dữ liệu, trích xuất đặc trưng đến tối ưu hóa mô hình. Thông qua sự hợp tác này, các nhà nghiên cứu có thể chuyển từ “các chỉ số đào tạo truyền thống” sang “phân tích liên kết môi trường - hiệu suất”, thúc đẩy nghiên cứu khoa học thể thao tiến vào một giai đoạn thông minh hơn và đa chiều hơn.

Nubila tin rằng, việc hiểu mối quan hệ giữa môi trường và hiệu suất con người là hướng quan trọng trong sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và khoa học sinh lý. Chúng tôi sẽ tiếp tục cung cấp dữ liệu thực tế đáng tin cậy cho các tổ chức nghiên cứu và đổi mới, thúc đẩy sự phát triển thông minh của khoa học thể thao và thị trường dự đoán, để dữ liệu dựa trên hiệu suất thực tế trở thành cầu nối giữa thực tại và quyết định trong tương lai.