比赛结束后，Kimi决定将这个想法付诸实践。她开始研究当时可用的人工智能知识，包括专家系统、模式识别和简单的机器学习算法。她设想了一个系统，可以通过传感器收集队员们的力量数据，然后使用AI算法来分析这些数据，为教练提供关于队员们如何改进协作的建议。

Kimi知道，以1990年的技术水平，她的这个想法可能难以实现，但她没有放弃。她开始尝试用当时的计算机技术来模拟这个系统，尽管计算能力有限，但她相信这是一个值得探索的方向。

通过不断的努力和学习，Kimi逐渐构建出了一个原型系统。虽然它还不能实时分析比赛，但已经能够通过事后的数据来提供一些有用的洞察。她希望这些AI技术应用到更多的体育训练中。

以下可能是AI技术在拔河场景的应用：

决策树分析：可以使用决策树来评估不同的拔河策略，例如队员的排列顺序、力量分配等。通过分析每种策略可能的结果，可以选择最有可能带来胜利的方案。

统计分析：收集关于队员力量、体重、耐力等的数据，运用统计方法来预测最佳的队员配置和比赛策略。

模拟和预测模型：利用计算机模拟来测试不同的拔河场景，预测在不同条件下的比赛结果，从而优化实际比赛中的策略。

机器学习：虽然90年代的机器学习技术还不成熟，但理论上可以通过学习过去的拔河比赛数据来识别模式，从而对比赛结果进行预测。

优化算法：使用算法如遗传算法或其他启发式方法来确定队员的最佳站位和拔河时的最优动作。

生物力学分析：结合生物力学原理，分析队员的拔河姿势和施力方式，以减少能量消耗并提高效率。

团队协作算法：研究团队协作的算法，确保队员之间的动作同步，最大化团队整体的力量输出。

AI在拔河比赛应用场景，可能还离不开以下智能硬件：

智能控制器（角色：队长“智控中枢”）