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

Nhờ 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 của ngành thể thao. Các sự kiện thể thao ngày càng được thúc đẩy bởi dữ liệu, và AI đang đóng vai trò rất lớn trong sự chuyển dịch 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 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 đã trở thành tâm điểm chú ý nhờ sử dụng AI theo những cách mới mẻ và 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 các 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 đưa hoạt động phân tích hiệu suất bóng rổ tiến thêm một bước bằng cách hỗ trợ phát hiện và tracking đối tượng theo thời gian thực. Vision AI giúp việc phân tích trận đấu ngay trong lúc diễn ra trở nên dễ dàng hơn và mang lại hiểu biết sâu sắc hơn về 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 về cách các công nghệ này giúp các đội tracking 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 tạo ra 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 đấu bóng rổ, hãy cùng xem AI trong thể thao đã phát triển như thế nào qua các năm.

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

Đến năm 2009, NBA đã tiến một bước lớn với công nghệ tracking bóng và cầu thủ hỗ trợ bởi AI của SportVU. Đây là một cột mốc mới, mở ra hoạt động 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. Sự phát triển của AI trong thể thao.

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

Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, hoạt động phân tích dựa trên AI đang trở nên phổ biến tại cả các sự kiện thể thao lẫn các buổi tập, giúp các đội tạo 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 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, một hệ thống tiên tiến gồm các robot hỗ trợ bởi AI trong các buổi tập.

Những robot này hỗ trợ mọi hoạt động, từ các 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 phát hành, hậu vệ dẫn bóng của Golden State Warriors là Steph Curry nhận xét rằng dù ban đầu cảm thấy khá kỳ lạ, các robot đã nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình tập luyện của đội.

Hình 2. Các đội bóng rổ đang sử dụng robot để chuẩn bị cho trận đấu.

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

• Tracking cầu thủ theo thời gian thực: Giải đấu sử dụng thị giác máy tính để tracking chuyển động của cầu thủ và vị trí của họ theo thời gian thực. Điều này cung cấp cho huấn luyện viên thông tin tức thì và giúp điều chỉnh chiến thuật ngay trong trận đấu.
• Tối ưu hóa lịch thi đấu: NBA sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu lịch sử, hiệu suất cầu thủ và yếu tố hậu cần nhằm xây dựng lịch thi đấu 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 các video tổng hợp khoảnh khắc nổi bật và các đoạn clip cá nhân hóa bằng cách phân tích cảnh quay trận đấu, giúp NBA dễ dàng kết nối với người hâm mộ trên toàn thế giới hơn.

Dự đoán kết quả trận đấu: các model AI cho hoạt động phân tích NBA nâng cao#

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

Morey cho biết: "Chúng tôi chắc chắn sử dụng các model như một lá phiếu trong mọi quyết định", nhấn mạnh rằng AI hiện đóng vai trò trong việc đánh giá mọi yếu tố, từ lựa chọn cầu thủ trong 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 chuyên sâu 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 về vai trò của LLMs trong quy trình này: "Hóa ra LLMs dự đoán khá tốt. Chúng vẫn chưa đánh bại được con người, chẳng hạn như những chuyên gia dự đoán siêu hạng ... Chúng bổ sung tín hiệu so với chỉ dựa vào các tuyển trạch viên và những thứ 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 tracking cầu thủ và chuyển động của bóng trong bóng rổ#

Vậy các ứng dụng Vision AI như tracking 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 tracking đối tượng. Với 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 tracking thời điểm bóng đi qua rổ hoặc một pha slam dunk diễn ra, hệ thống thị giác máy tính tích hợp Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện và tracking quả bóng khi bóng rời tay cầu thủ, bay trong không trung, 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 Ultralytics YOLO11. Ước tính tư thế bao gồm việc xác định và tracking các điểm chính trên cơ thể cầu thủ, chẳng hạn như khuỷu tay, đầu gối và hông, trong từng khung hình video. Tính năng này có thể được sử dụng để tạo bản đồ chi tiết về chuyển động của cầu thủ, cho thấy không chỉ vị trí của họ trên sân mà còn cả cách họ di chuyển trong những thời điểm quan trọng. Những thông tin thu thập được sau đó có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất, tinh chỉnh kỹ thuật tập luyện và thậm chí giúp giảm nguy cơ chấn thương.

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

Sử dụng Ultralytics YOLO11 để 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 lỗi, tình huống bóng ra ngoài biên và các vi phạm khác theo thời gian thực.

Bằng cách phân tích cảnh quay video theo từng khung hình, Vision AI có thể cung cấp cho trọng tài những thông tin chuyên sâu bổ sung để giảm sai sót của con người. Công nghệ này cũng có thể được tích hợp vào các 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.

Ví dụ, nếu một cầu thủ bước ra ngoài biên, Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện vị trí bàn chân của họ so với các đường biên trên sân và lập tức cảnh báo trọng tài. Model cũng có thể tracking các va chạm thể chất quá mức giữa các cầu thủ để hỗ trợ xác định lỗi.

Tương tự, trong những 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 thực hiện cú ném hay chưa, hoặc liệu có xảy ra lỗi goaltending hay không. Bằng cách tự động hóa việc phát hiện, hệ thống hỗ trợ trọng tài dựa trên AI có thể cải thiện độ chính xác của công tác điều hành trận đấu, giảm các quyết định gây tranh cãi và giúp trận đấu công bằng hơn cho cầu thủ cũng như các đội.

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

Việc sử dụng AI trong bóng rổ đang chuyển 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 cái nhìn nhanh về một số lợi ích AI mang lại cho các đội bóng rổ và tổ chức thể thao:

• Ra quyết định tốt hơn: Bằng cách xem xét nhiều nguồn dữ liệu, các model AI có thể hỗ trợ đưa ra quyết định khách quan trong những lĩnh vực như quản lý đội hình và chiến thuật trong trận đấu.
• Tập luyện cá nhân hóa: Bằng cách phân tích dữ liệu cầu thủ, AI có thể giúp tạo các chương trình tập luyện tùy chỉnh nhằm nâng cao kỹ năng và giảm thiểu nguy cơ chấn thương.
• Cải thiện hoạt động 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 triển vọng và phát hiện những cầu thủ tiềm năng chưa được chú ý.

Mặc dù có những lợi ích rõ ràng, việc triển khai các giải pháp AI cũng có thể đi kèm nhiều thách thức. Dưới đây là một số hạn chế và yếu tố quan trọng cần lưu ý:

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

AI là cú slam dunk trong bóng rổ#

AI đang định nghĩa lại môn bóng rổ theo những cách đầy hứng khởi. Từ tracking 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 đang cung cấp cho các đội các công cụ mới để phân tích trận đấu và cải thiện hiệu suất.

NBA đã sử dụng AI cho mọi hoạt động, từ tối ưu hóa lịch thi đấu và tạo các video tổng hợp khoảnh khắc 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 hoạt động phân tích chính xác hơn nữa, khả năng phòng ngừa chấn thương tốt hơn và những hiểu biết sâu sắc hơn về hiệu suất cầu thủ.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập repository GitHub của chúng tôi và tham gia 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 của chúng tôi và biến các dự án Vision AI của bạn thành hiện thực.