Ứng dụng và tác động của AI trong bóng rổ và NBA

Nhờ những tiến bộ công nghệ, sự gắn kết của người hâm mộ và phân tích cầu thủ đã trở thành một phần quan trọng của ngành thể thao. Các sự kiện thể thao ngày càng dựa trên dữ liệu, và AI đang đóng vai trò lớn trong sự chuyển đổi này.

Trước đây, chúng ta đã thấy các công nghệ như thị giác máy tính, giúp máy tính nhìn và hiểu những gì đang diễn ra trên sân, tạo ra ảnh hưởng lớn trong các lĩnh vực như Formula One và Thế vận hội. Tương tự, Hiệp hội Bóng rổ Quốc gia (NBA) gần đây cũng gây chú ý nhờ ứng dụng AI theo những cách mới mẻ, sáng tạo.

Tuy nhiên, NBA đã tham gia vào lĩnh vực AI từ khá lâu. Kể từ khi giải đấu bắt đầu vào năm 1949, NBA đã nhanh chóng áp dụng công nghệ mới để kết nối với người hâm mộ và cải thiện trận đấu.

Ngày nay, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 đang nâng cao hơn nữa năng lực phân tích hiệu suất bóng rổ nhờ khả năng phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực. AI thị giác giúp phân tích trận đấu ngay khi diễn ra dễ dàng hơn và hiểu rõ hơn những gì đang xảy ra.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về cách AI và thị giác máy tính đang định hình lại môn bóng rổ. Chúng ta sẽ thảo luận cách các công nghệ này giúp đội bóng theo dõi cầu thủ theo thời gian thực, phân tích dữ liệu hiệu suất chính xác hơn, đưa ra quyết định huấn luyện sáng suốt hơn và mang đến trải nghiệm tốt hơn cho người hâm mộ.

Sự phát triển của AI trong phân tích thể thao#

Trước khi tìm hiểu cách AI được sử dụng để cải thiện các trận bóng rổ, hãy cùng xem AI trong thể thao đã phát triển như thế nào qua thời gian.

Trong những ngày đầu, phân tích thể thao chủ yếu dựa vào thống kê cơ bản và ghi chép thủ công. Điều này bắt đầu thay đổi vào năm 1997, khi các hệ thống theo dõi cầu thủ dựa trên AI như Prozone bắt đầu ghi nhận dữ liệu chuyển động của cầu thủ.

Đến năm 2009, NBA đã có bước tiến lớn với hệ thống theo dõi bóng và cầu thủ ứng dụng AI của SportVU. Đây là cột mốc mới, mở ra khả năng phân tích chi tiết, giàu dữ liệu và làm thay đổi cách các đội đánh giá hiệu suất cầu thủ cũng như chiến thuật thi đấu.

Hình 1. Quá trình phát triển của AI trong thể thao.

Trong vài năm qua, chúng ta đã chứng kiến nhiều kỹ thuật AI được ứng dụng trong thể thao - từ machine learning để phân tích dự đoán đến thị giác máy tính để phân tích theo thời gian thực và robot hỗ trợ huấn luyện.

Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, phân tích ứng dụng AI ngày càng phổ biến tại cả các sự kiện thể thao lẫn buổi tập, giúp các đội tạo lợi thế cạnh tranh và mang đến cho người hâm mộ góc nhìn sâu sắc hơn về những trận đấu họ yêu thích.

Những cách sáng tạo NBA đang ứng dụng AI#

Một trong những cách thú vị nhất mà AI được đưa vào NBA mùa giải này là thông qua robot. Golden State Warriors đang dẫn đầu với sáng kiến AI vật lý, một hệ thống robot tích hợp AI hỗ trợ các buổi tập luyện.

Các robot này hỗ trợ từ bài tập bắt bóng bật bảng và chuyền bóng đến mô phỏng các tình huống phòng thủ, giúp cầu thủ nhận phản hồi tức thì về hiệu suất của mình.

Trong một đoạn video do đội bóng công bố, hậu vệ dẫn bóng Steph Curry của Golden State Warriors nhận xét rằng dù ban đầu cảm thấy hơi lạ, các robot đã nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong lịch trình tập luyện của đội.

Hình 2. Robot đang được các đội bóng rổ sử dụng để chuẩn bị cho trận đấu.

Dưới đây là một số cách ứng dụng AI hấp dẫn khác tại NBA:

• Theo dõi cầu thủ theo thời gian thực: Giải đấu sử dụng thị giác máy tính để theo dõi chuyển động và vị trí của cầu thủ theo thời gian thực. Điều này cung cấp thông tin tức thì cho huấn luyện viên và giúp điều chỉnh chiến thuật ngay trong trận.
• Tối ưu hóa lịch thi đấu: NBA sử dụng công cụ AI để phân tích dữ liệu lịch sử, hiệu suất cầu thủ và các yếu tố hậu cần nhằm tạo lịch thi đấu giúp tăng mức độ tương tác của khán giả và hợp lý hóa mùa giải.
• Tăng cường tương tác trên mạng xã hội: AI được sử dụng để tự động tạo video tổng hợp tình huống nổi bật và các đoạn clip cá nhân hóa bằng cách phân tích video trận đấu, giúp NBA kết nối với người hâm mộ trên toàn thế giới dễ dàng hơn.

Dự đoán kết quả trận đấu: Model AI phục vụ phân tích NBA nâng cao#

Hội nghị Thượng đỉnh Công nghệ NBA All-Star 2025 chủ yếu tập trung vào các đổi mới về AI. Trên thực tế, trong một podcast gần đây, Daryl Morey, Chủ tịch phụ trách Hoạt động Bóng rổ của Philadelphia 76ers, giải thích rằng AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định.

Morey lưu ý: "Chúng tôi chắc chắn sử dụng các model như một phiếu bầu trong mọi quyết định", nhấn mạnh rằng AI hiện đóng vai trò trong việc đánh giá mọi thứ, từ lựa chọn cầu thủ ở kỳ tuyển chọn đến chiến thuật thi đấu. Các model này kết hợp dữ liệu theo thời gian thực, hiệu suất trong quá khứ và những thông tin chi tiết khác để dự đoán xu hướng và kết quả, bổ sung một lớp độ chính xác mới vào cách các đội lập kế hoạch cho tương lai.

Morey tiếp tục giải thích vai trò của LLMs trong quá trình này: "Hóa ra LLMs dự đoán khá tốt. Chúng vẫn chưa vượt qua con người, kiểu như những chuyên gia dự báo xuất sắc ... Chúng bổ sung tín hiệu bên cạnh thông tin từ tuyển trạch viên và những nguồn tương tự. Vì vậy, chúng tôi sẽ xem chúng gần như một tuyển trạch viên."

Theo thời gian, khi các model này được cải thiện, chúng có thể đóng vai trò lớn hơn nữa trong việc định hình tương lai của NBA.

Cách Ultralytics YOLO11 theo dõi cầu thủ và chuyển động của bóng trong môn bóng rổ#

Vậy các ứng dụng AI thị giác như theo dõi cầu thủ theo thời gian thực trong bóng rổ hoạt động như thế nào? Hãy cùng lùi lại một bước và tìm hiểu các chi tiết kỹ thuật.

Các model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và theo dõi đối tượng. Nhờ những khả năng này, YOLO11 có thể xử lý từng khung hình video của một trận bóng rổ theo thời gian thực.

Ví dụ, nếu muốn theo dõi thời điểm bóng lọt qua rổ hoặc một cú úp rổ xảy ra, hệ thống thị giác máy tính tích hợp Ultralytics YOLO11 và được huấn luyện trên dataset như Basketball and Hoop Detection có thể phát hiện, theo dõi bóng khi bóng rời tay cầu thủ, bay trên không và chạm vào bảng rổ cũng như vành rổ để ghi điểm.

Một ví dụ hay khác là sử dụng khả năng ước tính tư thế của Ultralytics YOLO11. Ước tính tư thế bao gồm việc xác định và theo dõi các điểm mốc trên cơ thể cầu thủ, như khuỷu tay, đầu gối và hông, trong từng frame video. Có thể dùng cách này để tạo bản đồ chi tiết về chuyển động của cầu thủ, thể hiện không chỉ vị trí trên sân mà còn cả cách họ di chuyển trong những thời điểm quan trọng. Sau đó, các thông tin thu thập được có thể được dùng để phân tích hiệu suất, tinh chỉnh kỹ thuật tập luyện và thậm chí giúp giảm nguy cơ chấn thương.

Hình 3. Ví dụ sử dụng Ultralytics YOLO11 để phát hiện tư thế của cầu thủ.

Sử dụng Ultralytics YOLO11 để hỗ trợ trọng tài bằng AI#

Ngoài việc theo dõi cầu thủ và phân tích chuyển động của bóng, YOLO11 có thể được dùng để hỗ trợ trọng tài bằng AI, giúp phát hiện lỗi, tình huống bóng ra ngoài biên và các vi phạm khác theo thời gian thực.

Bằng cách phân tích từng frame video, AI thị giác có thể cung cấp thêm thông tin cho trọng tài để giảm sai sót do con người. AI cũng có thể được tích hợp vào hệ thống xem lại tức thì để tự động đánh dấu những thời điểm cần xem xét, giúp quy trình nhanh chóng và đáng tin cậy hơn.

Chẳng hạn, nếu một cầu thủ bước ra ngoài biên, Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện vị trí bàn chân của cầu thủ so với các đường biên sân và ngay lập tức cảnh báo trọng tài. Ngoài ra, model có thể theo dõi va chạm thể chất quá mức giữa các cầu thủ để hỗ trợ xác định lỗi.

Tương tự, trong các tình huống bóng đang chuyển động, Ultralytics YOLO11 có thể phân tích quỹ đạo của bóng để xác định bóng đã hoàn toàn vượt qua vạch ba điểm trước khi được ném hay chưa, hoặc có xảy ra lỗi cản bóng hay không. Tự động hóa các hoạt động phát hiện này giúp AI hỗ trợ trọng tài nâng cao độ chính xác trong điều hành trận đấu, giảm các quyết định gây tranh cãi và đảm bảo tính công bằng hơn cho cầu thủ cũng như đội bóng.

Ưu và nhược điểm của AI trong huấn luyện và chiến thuật bóng rổ#

Việc sử dụng AI trong bóng rổ đang làm thay đổi mọi khía cạnh, từ hiệu suất cầu thủ đến mức độ tương tác của người hâm mộ, mở ra những cách mới để phân tích trận đấu và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Dưới đây là một số lợi ích AI mang lại cho các đội bóng rổ và tổ chức:

• Ra quyết định tốt hơn: Bằng cách xem xét nhiều nguồn dữ liệu, model AI có thể hỗ trợ đưa ra quyết định khách quan trong các lĩnh vực như quản lý đội hình và chiến thuật trong trận đấu.
• Huấn luyện cá nhân hóa: Bằng cách phân tích dữ liệu cầu thủ, AI có thể giúp tạo các chương trình huấn luyện tùy chỉnh nhằm nâng cao kỹ năng và giảm thiểu nguy cơ chấn thương.
• Cải thiện công tác tuyển trạch: Hệ thống AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu qua nhiều mùa giải và giải đấu, giúp các đội xác định tài năng triển vọng và phát hiện những viên ngọc ẩn.

Dù có những lợi ích rõ ràng, việc triển khai giải pháp AI cũng có thể đi kèm nhiều thách thức riêng. Dưới đây là một số hạn chế và điểm cần cân nhắc:

• Vấn đề quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu cầu thủ làm dấy lên lo ngại về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của từng cá nhân.
• Xử lý sự bất định: Model AI có thể gặp khó khăn khi tính đến các yếu tố ngẫu hứng và cảm xúc thường định hình các trận đấu trực tiếp.
• Phụ thuộc quá mức vào dữ liệu: Quá phụ thuộc vào AI có thể làm giảm vai trò của trực giác huấn luyện viên và tính khó lường của trận đấu.

AI tạo nên cú úp rổ ngoạn mục trong bóng rổ#

AI đang định nghĩa lại bóng rổ theo những cách đầy hứng khởi. Từ theo dõi cầu thủ theo thời gian thực bằng Ultralytics YOLO11 đến các model dự đoán giúp huấn luyện viên đưa ra quyết định sáng suốt hơn, những công nghệ này cung cấp cho các đội công cụ mới để phân tích trận đấu và cải thiện hiệu suất.

NBA đã sử dụng AI cho mọi việc, từ tối ưu hóa lịch thi đấu và tạo video tổng hợp tình huống nổi bật tự động đến tinh chỉnh chiến thuật huấn luyện và tăng cường tương tác với người hâm mộ. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng vào hoạt động phân tích chính xác hơn, khả năng phòng ngừa chấn thương tốt hơn và thông tin sâu sắc hơn về hiệu suất cầu thủ.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập repository GitHub và tham gia trao đổi với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong xe tự lái và thị giác máy tính trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép và biến các dự án AI thị giác của bạn thành hiện thực.