Công nghệ trí tuệ nhân tạo giúp thay đổi cách bạn nghiên cứu, đào tạo vận động viên, đưa ra quyết định của trọng tài hoặc phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
“Làm cách nào để đến địa điểm thi đấu? Tôi có thể nhận quà từ nhà tài trợ ở đâu? Cuộc thi của tôi có được đánh giá bằng máy tính không?” Một trong những câu hỏi được các vận động viên tại Thế vận hội 2024 đặt ra là AthleteGPT, một chatbot trí tuệ nhân tạo được thiết kế đặc biệt, có thể truy cập được. thông qua ứng dụng Athlete365.
Công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để nghiên cứu cơ thể và đánh giá các môn thể thao phù hợp với Stade de France tại Thế vận hội 2024. tin tức châu Âu
Todd Harple, giám đốc Dự án Đổi mới Trí tuệ Nhân tạo Olympic tại Phòng thí nghiệm Intel ở Hillsboro, Oregon, cho biết: “Chatbot có thể thu thập hàng nghìn trang thông tin rất nhanh và sẵn sàng phản hồi 24/7”.
AthleteGPT, được phát triển bởi công ty Mistral AI của Paris sử dụng bộ xử lý Intel Gaudi, là một trong những cách mà công nghệ và trí tuệ nhân tạo đang để lại dấu ấn tại Thế vận hội năm nay. thiên nhiên.
Đầu tháng 4, Ủy ban Olympic quốc tế (IOC) đã tổ chức cuộc họp thảo luận về việc đưa trí tuệ nhân tạo vào thể thao và xây dựng chiến lược ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Thế vận hội Olympic. Chủ tịch Ủy ban Olympic Quốc tế Thomas Bach cho biết: “Chúng ta phải là người dẫn đầu sự thay đổi chứ không phải tác nhân tạo ra sự thay đổi”.
Kỹ thuật tập luyện của vận động viên
Năm 1900, khi Paris đăng cai Thế vận hội Olympic đầu tiên, nhà khoa học người Pháp Étienne-Jules Marey đã đi tiên phong trong việc sử dụng công nghệ để nghiên cứu các vận động viên. Anh ấy sử dụng khả năng chụp ảnh tốc độ cao để ghi lại những pha chạy nước rút và nhảy xa. Từ đó, ông phân tích cơ chế sinh học của cơ thể để khám phá bí mật về sự vượt trội của một số vận động viên. Bài viết này được xuất bản năm 1901 và thu hút được sự chú ý lớn của công chúng.
Công nghệ theo dõi vận động viên 3D (3DAT) của Intel sử dụng AI để theo dõi 21 điểm trên cơ thể con người.
Ngày nay, mọi người có thể làm được nhiều việc hơn với video được ghi trên điện thoại thông minh của họ. Harpur cho biết Công nghệ theo dõi vận động viên 3D (3DAT) của Intel sử dụng trí tuệ nhân tạo để theo dõi 21 điểm trên cơ thể con người nhằm tạo ra các chuyển động cơ thể chính xác, cung cấp “tất cả thông tin chi tiết về cơ sinh học mà các huấn luyện viên tìm kiếm ở các vận động viên ưu tú”. Ông tin rằng những công nghệ này sẽ giúp cạnh tranh trở nên khốc liệt hơn và giúp việc lập kỷ lục mới trở nên dễ dàng hơn.
Ngoài phân tích, AI còn được sử dụng để cải thiện thành tích của vận động viên, từ cá nhân hóa thiết kế giày và quần áo đến xác định kế hoạch tập luyện và dinh dưỡng tối ưu.
Việc dễ dàng thu thập dữ liệu cá nhân kết hợp với phân tích AI cũng giúp huấn luyện viên xác định được những tài năng mới nổi. Vào tháng 3, IOC đã thí điểm một chương trình trinh sát sử dụng 3DAT để xác định hơn 40 trẻ em ở Senegal có tiềm năng 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 Olympic Frank Ohme không còn xa lạ với trí tuệ nhân tạo. Là nhà vật lý thiên văn tại Viện Vật lý Hấp dẫn Max Planck ở Hannover, Đức, công việc hàng ngày của ông bao gồm tìm kiếm tín hiệu lỗ đen với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Nhưng khi mặc đồng phục trọng tài toàn màu trắng ở Paris, anh ấy cần trí tuệ nhân tạo để không cần phải nhìn qua vết nước để xem bóng đã qua vạch vôi hay chưa.
Trong vài năm qua, trí tuệ nhân tạo đã có thể đưa ra những quyết định như vậy trong những môn thể thao nổi tiếng hơn như bóng đá. Hệ thống sử dụng dữ liệu được ghi lại bởi hàng loạt camera xung quanh sân vận động và một con chip được cấy vào quả bóng. Việc áp dụng cho các môn thể thao khác như bóng nước chậm hơn vì nó đòi hỏi nhiều phân tích dữ liệu thời gian thực hơn và chi phí cao hơn. Ví dụ, đối với bóng nước, hệ thống phải đối mặt với những thách thức hoàn toàn khác so với bóng đá, chẳng hạn như “quét” hình ảnh dưới nước và thuật toán huấn luyện cho các tình huống hỗn loạn tương tự.
Tuy nhiên, AI vẫn chưa thể loại bỏ sự mơ hồ trong các hành động như phạm lỗi trong các môn thể thao đối kháng. Đây là những quyết định trong tích tắc có thể dễ dàng gây tranh cãi. “Tôi thậm chí còn không biết làm cách nào để bắt đầu chuyển dữ liệu này thành con số”, Orm nói đùa và nói rằng việc phát hiện các lỗ đen có thể dễ dàng hơn việc đưa trí tuệ nhân tạo vào chiến đấu.
Trải nghiệm của khán giả
Luồng dữ liệu được thu thập trong trận đấu không chỉ được cung cấp cho thuật toán trí tuệ nhân tạo mà còn được cung cấp cho người xem truyền hình đang chờ số liệu thống kê. Patrick Lucey, nhà khoa học trưởng tại Stats Performance, một công ty công nghệ thể thao ở Chicago, Illinois, Hoa Kỳ, cho biết: “Thể thao có ngôn ngữ riêng và đó là những con số. Nó vượt qua các rào cản và cho phép mọi người giao tiếp”. cung cấp thêm điểm chuẩn để so sánh.
Nhờ khả năng tổng hợp và phân tích dữ liệu của AI, người xem có thể tiếp cận với nhiều nguồn thông tin chi tiết về từng vận động viên, môn thể thao.
Tại Thế vận hội Sydney 2000, khán giả đã bị mê hoặc bởi màn trình diễn kép các bản nhạc ảo được xếp chồng lên nhau trên màn hình trực tiếp. Năm nay, các đài truyền hình đang hiển thị nhiều thông tin hơn như khả năng tăng tốc, tốc độ tối đa và độ dài sải chân.
Điều khiến Harpur phấn khích là triển vọng mang lại những điểm nổi bật được cá nhân hóa cho người xem thông qua nền tảng AI thị giác máy tính. Ông cho rằng với việc rất nhiều sự kiện thể thao được ghi hình đồng thời, việc AI có thể chọn chính xác những gì người xem muốn xem sẽ là một bước ngoặt. Harpur hình dung: “Nếu ai đó muốn xem mọi cú sút ba điểm của đội bóng rổ nam Nigeria, AI có thể xem tất cả các cảnh quay và tự động ghép chúng lại với nhau”.
