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

Nhờ vào những tiến bộ công nghệ, mức độ tương tác của người hâm mộ và phân tích cầu thủ đã trở thành một phần quan trọng trong ngành thể thao. Các sự kiện thể thao ngày càng được thúc đẩy bởi dữ liệu, và AI đang đóng vai trò to lớn trong sự thay đổi này.

Trước đây, chúng ta đã thấy các công nghệ như computer vision, giúp máy tính nhìn và hiểu được những gì đang diễn ra trên sân, đã tạo ra tác động lớn trong các lĩnh vực như Formula One và Thế vận hội. Tương tự, Hiệp hội Bóng rổ Quốc gia (NBA) gần đây cũng đã trở thành tâm điểm vì sử dụng AI theo những cách mới mẻ và sáng tạo.

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

Ngày nay, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 đang đưa phân tích hiệu suất bóng rổ tiến thêm một bước bằng cách cho phép phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực. Vision AI giúp việc phân tích trận đấu khi đang diễn ra trở nên dễ dàng hơn và mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về những gì đang xảy ra.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách AI và computer vision đang định hình lại môn bóng rổ. Chúng ta sẽ thảo luận về 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 các quyết định huấn luyện thông minh hơn và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho người hâm mộ.

Link to this sectionSự 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 cùng nhìn lại cách AI in sports đã phát triển qua nhiều năm.

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

Đến năm 2009, NBA đã tiến một bước lớn với hệ thống theo dõi bóng và cầu thủ bằng AI của SportVU. Đây là cột mốc mới mở ra những phân tích chi tiết, giàu dữ liệu, làm thay đổi cách các đội bóng nhìn nhận hiệu suất cầu thủ và chiến thuật thi đấu.

Hình 1. Sự phát triển của AI trong thể thao.

Trong vài năm qua, chúng ta đã thấy nhiều kỹ thuật AI được sử dụng trong thể thao - từ machine learning cho phân tích dự đoán đến computer vision để phân tích thời gian thực và robot hỗ trợ luyện tập.

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 lẫn các buổi tập luyện, giúp các đội giành 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.

Link to this sectionNhững cách sáng tạo mà NBA đang sử 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 Physical AI của họ, một hệ thống robot hiện đại được tích hợp AI giúp hỗ trợ trong các buổi tập luyện.

Những robot này giúp ích cho mọi việc từ các bài tập bắt bóng bật bảng và chuyền bóng cho đến mô phỏng các pha phòng ngự, cho phép cầu thủ nhận phản hồi tức thì về hiệu suất của mình.

Trong một đoạn clip do đội bóng công bố, hậu vệ Steph Curry của Golden State Warriors đã bình luận rằng dù ban đầu cảm thấy lạ lẫm, nhưng các robot đã nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong thói quen luyện tập của họ.

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

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

• Theo dõi cầu thủ thời gian thực: Giải đấu sử dụng computer vision để track player movements và vị trí trong thời gian thực. Điều này giúp các huấn luyện viên có những hiểu biết tức thì và giúp điều chỉnh chiến thuật ngay lập tức.
• Tối ưu hóa game scheduling: NBA sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu lịch sử, hiệu suất cầu thủ và logistics nhằm tạo ra lịch thi đấu giúp tăng cường sự 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 generate highlight reels và các đoạn clip cá nhân hóa bằng cách phân tích cảnh quay trận đấu, giúp NBA kết nối với người hâm mộ trên toàn thế giới dễ dàng hơn.

Link to this sectionDự đoán kết quả trận đấu: Các model AI cho phân tích NBA nâng cao#

Hội nghị Công nghệ NBA All-Star 2025 chủ yếu tập trung vào các đổi mới AI. Trên thực tế, trong một podcast gần đây, Daryl Morey, Chủ tịch Điều hành Bóng rổ của Philadelphia 76ers, đã giải thích cách AI, đặc biệt là các large language models (LLMs), đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định.

Morey lưu ý, "Chúng tôi hoàn toàn sử dụng các model như một phiếu bầu trong bất kỳ quyết định nào," nhấn mạnh rằng AI hiện đóng vai trò trong việc đánh giá mọi thứ, từ lượt chọn cầu thủ trong kỳ draft đến chiến thuật trận đấu. Các model này kết hợp dữ liệu thời gian thực, hiệu suất lịch sử và các hiểu biết khác để dự đoán xu hướng và kết quả, bổ sung thêm một lớp độ chính xác mới vào cách các đội hoạch định cho tương lai.

Morey tiếp tục giải thích về role of LLMs trong quá trình này: "Hóa ra các LLM thực hiện dự đoán khá tốt. Chúng vẫn chưa thể đánh bại con người, kiểu như những người dự báo siêu hạng... Chúng bổ sung tín hiệu tốt hơn so với chỉ dùng tuyển trạch viên và những thứ tương tự. Vì vậy, chúng tôi coi chúng gần như một tuyển trạch viên vậy."

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

Link to this sectionCách YOLO11 có thể theo dõi cầu thủ và chuyển động của bóng trong bóng rổ#

Vậy, các ứng dụng Vision AI như theo dõi cầu thủ 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 YOLO11 hỗ trợ hàng loạt computer vision tasks, như object detection, instance segmentation và object tracking. Với những khả năng này, YOLO11 có thể xử lý từng khung hình video của một trận đấu bóng rổ trong thời gian thực.

Ví dụ, nếu chúng ta muốn theo dõi thời điểm bóng đi qua rổ hoặc khi một pha úp rổ diễn ra, một hệ thống computer vision tích hợp với YOLO11 có thể phát hiện và theo dõi bóng khi nó rời khỏi tay cầu thủ, bay trong không trung, tiếp xúc với bảng rổ và rơi vào lưới để ghi điểm.

Một ví dụ tốt khác là sử dụng các khả năng pose estimation của YOLO11. Pose estimation liên quan đến việc xác định và theo dõi các điểm chính trên cơ thể cầu thủ, như khuỷu tay, đầu gối và hông, trong mỗi khung hình video. Điều này có thể được sử dụng để tạo ra bản đồ chi tiết về chuyển động của cầu thủ, cho thấy không chỉ vị trí của họ trên sân mà còn cách họ di chuyển trong những khoảnh khắc quan trọng. Những hiểu biết 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.

Fig 3. Ví dụ về YOLO11 được sử dụng để phát hiện tư thế của cầu thủ.

Link to this sectionSử dụng YOLO11 cho hỗ trợ trọng tài bằng AI#

Ngoài tracking 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 phạm quy, bóng ngoài sân và các vi phạm khác trong thời gian thực.

Bằng cách phân tích cảnh quay video từng khung hình, Vision AI có thể cung cấp cho trọng tài những thông tin bổ sung để giảm thiểu sai sót do con người. Nó cũng có thể được tích hợp vào các hệ thống xem lại nhanh để tự động đánh dấu các khoảnh khắc cần xem xét lại, giúp quá trình diễn ra nhanh chóng và đáng tin cậy hơn.

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

Tương tự, trong các tình huống bóng đang di chuyển, 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 xảy ra vi phạm goaltending (can thiệp bóng trên đường vào rổ) hay không. Bằng cách tự động hóa các phát hiện này, sự hỗ trợ của trọng tài dựa trên AI có thể cải thiện độ chính xác trong công tác điều hành, giảm bớt các quyết định gây tranh cãi và làm cho trận đấu trở nên công bằng hơn cho các cầu thủ và đội bóng.

Link to this sectionƯu và nhược điểm của AI trong huấn luyện và chiến thuật bóng rổ#

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

• Ra quyết định tốt hơn: Bằng cách xem xét nhiều nguồn dữ liệu, các model AI có thể hỗ trợ các 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 ra các chương trình đào tạo tùy chỉnh giúp nâng cao kỹ năng và giảm thiểu rủi ro chấn thương.
• Tăng cường tuyển trạch: Các hệ thống AI có thể phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ qua nhiều mùa giải và giải đấu, giúp các đội xác định tài năng tiềm năng và khám phá ra những gương mặt xuất sắc.

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

• Data privacy vấn đề: Việc thu thập và phân tích dữ liệu cầu thủ 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 model AI có thể gặp khó khăn trong việc tính đến các yếu tố tự phát và cảm xúc thường định hình các môn thể thao trực tiếp.
• Phụ thuộc quá mức vào dữ liệu: Dựa dẫm quá nhiều vào AI có thể làm giảm tầm quan trọng của trực giác huấn luyện viên và bản chất không thể đoán trước của trận đấu.

Link to this sectionAI trong bóng rổ là một cú slam dunk#

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

NBA đã và đang sử dụng AI cho mọi việc, từ tối ưu hóa lịch thi đấu và tạo video highlights tự động đến tinh chỉnh chiến thuật huấn luyện và tăng cường 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 nữa, phòng ngừa chấn thương tốt hơn và những hiểu biết sâu sắc hơn về hiệu suất của cầu thủ.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập GitHub repository của chúng tôi và tham gia cùng cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các đổi mới trong các lĩnh vực như AI in self-driving cars và computer vision in agriculture trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và hiện thực hóa các dự án Vision AI của bạn.