Amerikalı araştırmacılar, hastane sistemlerindeki dağınık tıbbi verileri birleştirerek sanal hasta profilleri oluşturan Apollo adlı yapay zeka modelini geliştirdiler. Model, 30 yıla yayılan hastane kayıtlarından elde edilen 25 milyar veriyi işleyerek hastaların tüm tedavi süreçlerini modelleyebiliyor. 7,2 milyon hastanın verilerini analiz eden sistem, 28 farklı tıbbi modaliteden gelen bilgileri tek bir temsilde birleştiriyor. Apollo, tıbbi görüntülerden klinik metinlere kadar geniş bir veri yelpazesini işleyerek, hastaların geçmiş tedavi geçmişlerini kapsamlı şekilde modelliyor. Bu yaklaşım, modern tıbbın karmaşık veri yapısını anlamlı hale getirerek, kişiselleştirilmiş tedavi planlarının geliştirilmesinde önemli bir adım olarak görülüyor.

Araştırmacılar, insan hareketlerini daha iyi anlayabilmek için yeni bir yaklaşım geliştirdi. EXACT adlı özel programlama dili kullanan bu sistem, insan hareketlerini sadece tanımakla kalmayıp, nasıl gerçekleştirildiğini de analiz edebiliyor. Geleneksel yöntemler genellikle hangi hareketin yapıldığına odaklanırken, bu yeni model hareketin kalitesini ve yapısını değerlendiriyor. İnsan-merkezli sistemler için kritik olan bu gelişme, robotik, spor analizi ve rehabilitasyon alanlarında devrim yaratma potansiyeli taşıyor.

2026 FIFA Dünya Kupası, futbol tarihinin en büyük organizasyonu olacak. Kanada, ABD ve Meksika'da 16 stadyumda 104 maç oynanacak bu dev organizasyon için bilim insanları özel bir çim teknolojisi geliştirdi. Farklı iklim koşullarına sahip üç ülkede, tüm stadyumlarda aynı kalitede oyun deneyimi sunabilmek için çim uzmanları yenilikçi çözümler üretti. Proje, bitki biyolojisi, toprak bilimi ve iklim mühendisliğini bir araya getirerek futbolun en prestijli turnuvasında adil rekabet ortamı yaratmayı hedefliyor.

Boston Maratonu'nun artan katılımcı sayısı nedeniyle yaşanan kalabalık sorunlarına bilimsel çözüm aranıyor. 30 bin kişiyi aşan koşucu sayısıyla dünyanın en prestijli maratonlarından biri haline gelen yarış, organizasyon zorluklarıyla karşı karşıya. Kitle bilimi uzmanları, Hopkinton'dan Copley Meydanı'na uzanan parkurda koşucuların daha etkili şekilde dağılımını sağlamak için çalışıyor. Bu bilimsel yaklaşım, hem koşucuların performansını artırmayı hem de güvenlik risklerini azaltmayı hedefliyor. Kitle dinamikleri araştırmaları, büyük spor etkinliklerinin yönetiminde bilimin artan rolünü gösteriyor.

UEFA'nın 2024/25 sezonunda Şampiyonlar Ligi ve Avrupa Ligi'nde uyguladığı yeni eksik round-robin formatı, matematiksel modelleme açısından ilginç bir vaka oluşturuyor. 36 takımın tek ligde yarıştığı bu sistemde, ilk 8 takım doğrudan son 16'ya yükselirken, 9-24 arası takımlar play-off oynuyor. Araştırmacılar, ticari analistlerin simülasyon tabanlı tahminlerindeki sapmaları gözlemleyerek, Dixon-Coles modelini kullanarak daha doğru puan eşiklerini hesaplamaya odaklandı. Çalışma, beraberlik oranlarındaki düşüşü de göz önünde bulundurarak takım güçlerini Elo derecelendirmeleriyle değerlendiriyor.

Araştırmacılar, tek kamera kullanarak 3D hareket analizi yapan bir sistem geliştirdi ve bunu normal bilgisayarlarda çalışacak şekilde optimize etti. Daha önce güçlü grafik kartları gerektiren bu teknoloji, CPU optimizasyonları sayesinde 2,47 kat daha hızlı hale getirildi. Sistem, spor ve sağlık alanlarında vücut hareketlerini analiz etmek için kullanılabiliyor ve pahalı donanım gerektirmediği için kliniklerde ve spor merkezlerinde yaygın kullanım potansiyeli taşıyor. Optimizasyonlara rağmen analiz doğruluğu korundu ve eklem açısı ölçümlerinde sadece 0,35 derecelik minimal sapma görüldü.

Araştırmacılar, çok modlu büyük dil modellerinin (MLLM) spor hakemliği yapma yeteneğini ölçmek için RefereeBench adlı kapsamlı bir test sistemi geliştirdi. 11 farklı spor dalından 925 video ve 6.475 soru-cevap çifti içeren bu benchmark, yapay zekanın kurallara dayalı karar verme becerisini değerlendiriyor. Test sonuçları, en gelişmiş modellerin bile sadece %60 civarında başarı gösterdiğini ortaya koydu. Bu çalışma, spor endüstrisinde artan teknoloji kullanımı ve VAR gibi sistemlerin yaygınlaşması bağlamında önem taşıyor. Yapay zeka modellerinin genel video anlama konusunda başarılı olmasına rağmen, özelleşmiş kural tabanlı değerlendirmelerde henüz yeterli seviyeye ulaşamadığı görülüyor.

Araştırmacılar, elektromiyografi (EMG) verilerinden kas iyileşmesini değerlendirmek için yenilikçi bir metodoloji geliştirdi. Squat egzersizleri sırasında vastus lateralis kasından alınan EMG sinyalleri, farklı dinlenme aralıklarında analiz edilerek optimal iyileşme süreleri belirlendi. Karar Ağacı sınıflandırıcıları kullanılan çalışma, hangi frekansların ve kanalların en bilgilendirici olduğunu ortaya koyuyor. Özellikle tıbbi ve spor uygulamalarında şeffaflığın kritik olduğu alanlarda kullanılabilecek bu yaklaşım, güç spektral yoğunluk özelliklerine dayanarak dinlenme aralıklarını güvenilir şekilde sınıflandırabiliyor. Sonuçlar, sınırlı sayıda yüksek bilgilendirici özelliğin yeterli doğruluk sağladığını gösteriyor.