Công nghệ trí tuệ nhân tạo giúp thay đổi cách nghiên cứu, đào tạo vận động viên, đưa ra quyết định thay trọng tài hay phân tích dữ liệu thời gian thực.
"Cách nào để tôi đến địa điểm tổ chức môn thi của mình? Tôi có thể nhận quà từ nhà tài trợ ở đâu? Trận đấu của tôi có trọng tài máy tính không?" nằm trong số những câu vận động viên tại Olympic 2024 hỏi AthleteGPT, chatbot AI thiết kế riêng và truy cập thông qua ứng dụng Athlete365.
"Chatbot có thể thu thập hàng nghìn trang thông tin rất nhanh và luôn sẵn sàng trả lời 24/7", Todd Harple, người đứng đầu chương trình Đổi mới AI Olympic tại Intel Labs ở Hillsboro, Oregon (Mỹ), nói.
AthleteGPT, do công ty Mistral AI ở Paris sử dụng bộ xử lý Gaudi của Intel để phát triển, là một trong những cách công nghệ và AI để lại dấu ấn tại Thế vận hội năm nay, theo Nature.
Trước đó vào tháng 4, Ủy ban Olympic quốc tế (IOC) họp bàn để đưa AI vào thể thao và lập chiến lược sử dụng trí tuệ nhân tạo tại Thế vận hội. "Chúng ta phải là những người dẫn đầu sự thay đổi, chứ không phải là đối tượng của sự thay đổi", Thomas Bach, Chủ tịch IOC, nói.
Công nghệ đào tạo vận động viên
Năm 1900, khi Paris lần đầu đăng cai Olympic, nhà khoa học Pháp Étienne-Jules Marey đã tiên phong trong việc sử dụng công nghệ để nghiên cứu vận động viên. Ông sử dụng ảnh chụp ở tốc độ cao để ghi lại động tác chạy nước rút và nhảy xa. Từ đó, ông phân tích cơ sinh học của cơ thể để khám phá bí mật về sự vượt trội của một số vận động viên. Bài viết đăng năm 1901 và thu hút sự chú ý lớn của dư luận.
Ngày nay, con người làm được nhiều hơn thế qua video ghi lại từ smartphone. Công nghệ theo dõi vận động viên 3D (3DAT) của Intel sử dụng AI để theo dõi 21 điểm trên cơ thể con người để tạo ra chuyển động vật lý chính xác, cung cấp "tất cả thông tin chi tiết về cơ sinh học mà huấn luyện viên tìm kiếm" ở các vận động viên ưu tú, theo Harple. Ông cho rằng những công nghệ như vậy giúp cạnh tranh gắt gao hơn và dễ tạo các kỷ lục mới.
Ngoài phân tích, AI cũng được sử dụng để nâng hiệu suất của các vận động viên trải dài từ cá nhân hóa thiết kế giày, quần áo đến xác định chế độ dinh dưỡng và lịch trình tập luyện tối ưu.
Sự dễ dàng trong thu thập dữ liệu cá nhân, kết hợp với phân tích AI, cũng giúp huấn luyện viên xác định tài năng mới nổi. Vào tháng 3, IOC thí điểm chương trình tuyển trạch sử dụng 3DAT để xác định hơn 40 trẻ ở Senegal có triển vọng trở thành vận động viên Olympic, thông qua các bài tập đơn giản như chạy và nhảy.
Trọng tài và dữ liệu thời gian thực
Trọng tài môn bóng nước ở Olympic Frank Ohme không còn xa lạ với AI. Công việc hàng ngày của ông là nhà vật lý thiên văn tại Viện Vật lý hấp dẫn Max Planck ở Hannover (Đức), liên quan đến việc săn tìm tín hiệu của các hố đen có sự trợ giúp của AI. Nhưng khi ông mặc bộ đồng phục trọng tài toàn màu trắng ở Paris, ông cần AI để không phải nhìn xuyên qua những sóng nước bắn tung tóe để quyết định xem quả bóng đã vượt qua vạch vôi vào khung thành hay chưa.
Vài năm qua, AI đã có thể đưa ra quyết định như vậy trong các môn thể thao nổi tiếng hơn, như bóng đá. Hệ thống sử dụng dữ liệu ghi lại bởi loạt camera xung quanh sân vận động và chip được cấy vào quả bóng. Việc áp dụng vào các môn khác như bóng nước chậm hơn do đòi hỏi nhiều hơn việc phân tích dữ liệu theo thời gian thực, chi phí cao hơn. Ví dụ với riêng môn bóng nước, hệ thống có những thách thức hoàn toàn khác bóng đá, như thuật toán đào tạo để "soi" được hình ảnh dưới nước và các tình huống hỗn loạn tương tự.
Tuy nhiên, AI chưa thể loại loại bỏ sự mơ hồ trong các hành động như phạm lỗi trong những môn thể thao đối kháng. Đây là những quyết định trong tích tắc và dễ gây tranh cãi. "Tôi thậm chí không biết làm thế nào để bắt đầu đưa những dữ liệu đó vào các con số", Ohme nói và đùa rằng việc phát hiện ra các lỗ đen là nhiệm vụ có lẽ dễ dàng hơn khi đưa AI vào môn đối kháng.
Trải nghiệm của người xem
Luồng dữ liệu được thu thập trong trận đấu không chỉ cung cấp cho các thuật toán AI mà còn cho cả người xem truyền hình đang chờ đợi số liệu thống kê. "Thể thao có ngôn ngữ riêng, đó là các con số. Nó vượt qua các rào cản để mọi người có thể giao tiếp", Patrick Lucey, nhà khoa học trưởng tại công ty công nghệ thể thao Stats Perform ở Chicago, Illinois (Mỹ), nói và cho biết số liệu thống kê sẽ giúp cung cấp thêm các chuẩn mực để so sánh.
Tại Olympic Sydney 2000, người xem bị mê hoặc bởi khả năng hiển thị kép đường chạy kỷ lục ảo được chồng lên màn hình trực tiếp. Năm nay, các đài truyền hình thậm chí hiển thị nhiều thông tin hơn, như gia tốc, tốc độ tối đa và độ dài sải chân.
Điều khiến Harple phấn khích là viễn cảnh về những thông tin nổi bật được cá nhân hóa và cung cấp cho người xem qua nền tảng AI thị giác máy tính. Với rất nhiều hoạt động thể thao được ghi lại cùng lúc, ông cho biết khả năng của AI trong việc chọn chính xác những gì người xem muốn xem sẽ là một bước ngoặt. "Nếu ai đó muốn xem mọi cú ném ba điểm của đội bóng rổ nam Nigeria, AI có thể xem qua tất cả cảnh quay và tự động ghép chúng lại với nhau", Harple mường tượng.
Ý kiến ()