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

Nhờ những tiến bộ công nghệ, sự tương tác của người hâm mộ và phân tích dữ liệu người chơi đã trở thành một phần quan trọng của ngành công nghiệp thể thao. Các sự kiện thể thao ngày càng được thúc đẩy bởi dữ liệu và AI đóng một vai trò to lớn trong sự thay 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 xảy ra trên sân, đã tạo ra tác động lớn trong các lĩnh vực như Công thức 1 và Thế vận hội. Tương tự, Hiệp hội Bóng rổ Quốc gia (NBA) gần đây đã gây chú ý khi sử dụng AI theo những cách mới, sáng tạo. 

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

Ngày nay, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 đang đưa phân tích hiệu suất bóng rổ lên một tầm cao mới bằng cách cho phép phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực. Vision AI giúp bạn dễ dàng phân tích trận đấu ngay lập tức và hiểu rõ hơn về những gì đang diễn ra.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách AI và thị giác máy tính đang định hình lại bóng rổ. Chúng ta sẽ thảo luận về cách các công nghệ này giúp các đội theo dõi người chơi trong thời gian thực, phân tích dữ liệu hiệu suất chính xác hơn, đưa ra các quyết định huấn luyện thông minh hơn và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho người hâm mộ.

Sự trỗi dậy của AI trong phân tích thể thao

Trước khi đi sâu vào cách AI đang được sử dụng để cải thiện các trận đấu bóng rổ, hãy xem xét AI trong thể thao đã phát triển như thế nào trong những năm qua. 

Trong những ngày đầu, phân tích thể thao chủ yếu dựa vào thống kê cơ bản và lưu trữ hồ sơ thủ công. Điều đó bắt đầu thay đổi vào năm 1997, khi các hệ thống theo dõi người chơi dựa trên AI, như Prozone, bắt đầu thu thập dữ liệu về chuyển động của người chơi. 

Đến năm 2009, NBA đã có một bước tiến lớn với tính năng theo dõi bóng và người chơi bằng AI của SportVU. Nó đánh dấu một cột mốc mới, mở ra phân tích chi tiết, giàu dữ liệu, thay đổi cách các đội nhìn vào hiệu suất của người chơi và chiến lược trò chơi.

‍

Trong vài năm qua, chúng ta đã thấy rất nhiều kỹ thuật AI được sử dụng trong thể thao - từ học máy để phân tích dự đoán đến thị giác máy tính để phân tích thời gian thực và robot hỗ trợ đào tạo.

Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, phân tích dựa trên AI đang trở nên phổ biến tại cả các sự kiện thể thao và các buổi tập, giúp các đội có được lợi thế cạnh tranh và mang đến cho người hâm mộ những hiểu biết sâu sắc hơn về các trận đấu mà họ yêu thích.

Những cách sáng tạo mà NBA đang sử dụng AI 

Một trong những cách thú vị nhất mà AI đã được đưa vào NBA mùa này là thông qua robot. Golden State Warriors đang dẫn đầu với sáng kiến Physical AI của họ, một hệ thống robot hỗ trợ AI tiên tiến hỗ trợ trong các buổi tập luyện. 

Những robot này giúp ích cho mọi thứ, từ các bài tập bật lại và chuyền bóng đến mô phỏng các pha phòng thủ, cho phép người chơi nhận được phản hồi ngay lập tức về hiệu suất của họ. 

Trong một đoạn clip được đội bóng công bố, hậu vệ dẫn bóng của Golden State Warriors, Steph Curry, nhận xét rằng mặc dù ban đầu cảm thấy kỳ lạ, nhưng robot đã nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong thói quen tập luyện của họ.

‍

Dưới đây là một số cách thú vị khác mà NBA đang sử dụng AI:

• Theo dõi người chơi theo thời gian thực: Giải đấu sử dụng computer vision để theo dõi chuyển động của người chơi và vị trí trong thời gian thực. Điều này cung cấp cho huấn luyện viên những hiểu biết tức thì và giúp điều chỉnh chiến lược ngay lập tức.
  ‍
• Lên lịch trò chơi được tối ưu hóa: NBA sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu lịch sử, hiệu suất của người chơi và hậu cần để tạo lịch thi đấu giúp tăng mức độ tương tác của người xem và hợp lý hóa mùa giải.
  ‍
• Tăng cường tương tác trên mạng xã hội: AI được sử dụng để tự động tạo các đoạn phim nổi bật và các clip được cá nhân hóa bằng cách chia nhỏ các cảnh quay trận đấu, giúp NBA dễ dàng kết nối với người hâm mộ trên toàn thế giới.

Dự đoán kết quả trận đấu: Mô hình AI cho phân tích NBA nâng cao

Hội nghị thượng đỉnh Công nghệ NBA All-Star 2025 chủ yếu nói về những đổi mới AI. Trên thực tế, trong một podcast gần đây, Chủ tịch hoạt động bóng rổ của Philadelphia 76ers, Daryl Morey, đã giải thích cách AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định.

Morey lưu ý: "Chúng tôi hoàn toàn sử dụng các mô hình như một phiếu bầu trong mọi quyết định," nhấn mạnh rằng AI hiện đóng một vai trò trong việc đánh giá mọi thứ, từ lựa chọn dự thảo đến chiến lược trò chơi. Các mô hình này kết hợp dữ liệu thời gian thực, hiệu suất trong quá khứ và các thông tin chi tiết khác để dự đoán xu hướng và kết quả, bổ sung một lớp chính xác mới vào cách các đội lên kế hoạch cho tương lai.

Morey tiếp tục giải thích vai trò của LLM trong quy trình này: "Hóa ra LLM hoạt động khá tốt trong việc dự đoán. Chúng vẫn chưa đánh bại được những người dự báo giỏi nhất là con người... Chúng bổ sung thêm tín hiệu so với chỉ những người trinh sát và những thứ tương tự. Vì vậy, chúng tôi sẽ coi chúng gần như một người trinh sát." 

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

Cách YOLO11 có thể theo dõi cầu thủ và chuyển động bóng trong bóng rổ

Vậy, các ứng dụng Vision AI như theo dõi người chơi theo thời gian thực trong bóng rổ hoạt động như thế nào? Hãy cùng lùi lại một bước và xem xét các chi tiết kỹ thuật. 

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

Ví dụ: nếu chúng ta muốn theo dõi thời điểm bóng đi qua rổ hoặc khi một cú úp rổ xảy ra, một hệ thống thị giác máy tính được tích hợp với YOLO11 có thể phát hiện và theo dõi quả bóng khi nó rời khỏi tay người chơi, di chuyển trong không khí và tiếp xúc với bảng rổ và rổ để ghi điểm.

Một ví dụ điển hình khác là sử dụng khả năng ước tính tư thế của YOLO11. Ước tính tư thế liên quan đến việc xác định và theo dõi các điểm chính trên cơ thể người chơi, như khuỷu tay, đầu gối và hông, trong mỗi khung hình của video. Điều này có thể được sử dụng để tạo ra một bản đồ chi tiết về chuyển động của người chơi, không chỉ hiển thị vị trí của họ trên sân mà còn cả cách họ di chuyển trong những khoảnh khắc quan trọng. Những thông tin thu thập được sau đó có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất, tinh chỉnh các kỹ thuật huấn luyện và thậm chí giúp giảm nguy cơ chấn thương.

‍

Sử dụng 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 sử dụng để hỗ trợ trọng tài bằng AI, giúp phát hiện các lỗi, các pha bóng ngoài biên và các vi phạm khác trong thời gian thực. 

Bằng cách phân tích từng khung hình video, Vision AI có thể cung cấp cho trọng tài những thông tin chi tiết bổ sung để giảm thiểu sai sót do con người. Nó cũng có thể được tích hợp vào hệ thống phát lại tức thì để tự động gắn cờ những khoảnh khắc cần xem xét lại, giúp quá trình này nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

Ví dụ: nếu một cầu thủ bước ra ngoài sân, YOLO11 có thể phát hiện vị trí bàn chân của họ so với vạch sân và cảnh báo ngay lập tức cho các trọng tài. Ngoài ra, mô hình có thể theo dõi sự va chạm vật lý quá mức giữa các cầu thủ để giúp xác định các lỗi. 

Tương tự, trong các tình huống bóng đang chuyển động, YOLO11 có thể phân tích quỹ đạo của nó để xác định xem bóng đã hoàn toàn vượt qua vạch ba điểm trước khi ném hay có lỗi cản bóng hay không. Bằng cách tự động hóa các phát hiện này, hỗ trợ của trọng tài dựa trên AI có thể cải thiện độ chính xác của việc điều hành trận đấu, giảm các tranh cãi và làm cho trận đấu công bằng hơn cho người chơi và đội.

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

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

• Ra quyết định tốt hơn: Bằng cách xem xét nhiều nguồn dữ liệu, các mô hình AI có thể hỗ trợ các quyết định khách quan trong các lĩnh vực như quản lý danh sách và chiến thuật trong trò chơi.
  ‍
• Huấn luyện được cá nhân hóa: Bằng cách phân tích dữ liệu người chơi, AI có thể giúp tạo ra các chương trình huấn luyện tùy chỉnh giúp nâng cao kỹ năng và giảm thiểu rủi ro chấn thương.
  ‍
• Tuyển trạch nâng cao: Các hệ thống AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu trên nhiều mùa giải và giải đấu, giúp các đội xác định tài năng đầy triển vọng và khám phá những viên ngọc ẩn.

Mặc dù có những lợi ích rõ ràng, việc triển khai các giải pháp AI có thể đi kèm với một loạt các thách thức riêng. Dưới đây là một số hạn chế và cân nhắc chính cần ghi nhớ:

• Các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và phân tích dữ liệu người chơi trên diện rộng làm dấy lên những lo ngại về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cá nhân.
  ‍
• Xử lý sự không chắc chắn: Các mô hình AI có thể gặp khó khăn trong việc tính đến các yếu tố tự phát và cảm xúc thường xác định các môn thể thao trực tiếp.
  ‍
• Quá phụ thuộc vào dữ liệu: Việc quá tin tưởng vào AI có thể làm giảm tầm quan trọng của trực giác của huấn luyện viên và tính chất khó đoán của trận đấu.

Ứng dụng AI trong bóng rổ là một cú úp rổ thành công

AI đang định nghĩa lại môn bóng rổ theo những cách thú vị. Từ theo dõi người chơi theo thời gian thực với YOLO11 đến các mô hình dự đoán giúp huấn luyện viên đưa ra quyết định thông minh hơn, những công nghệ này đang cung cấp cho các đội những công cụ mới để phân tích trận đấu và cải thiện hiệu suất. 

NBA đã sử dụng AI cho mọi thứ, từ tối ưu hóa lịch thi đấu và tạo các đoạn phim nổi bật tự động đến tinh chỉnh các chiến lược huấn luyện và nâng cao sự tương tác của người hâm mộ. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi các phân tích chính xác hơn, ngăn ngừa chấn thương tốt hơn và hiểu sâu hơn về hiệu suất của người chơi.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tương tác với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong xe tự lái và computer vision trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và biến các dự án Vision AI của bạn thành hiện thực.