AI trong thể thao: Ứng dụng và ví dụ thực tế

Thiết bị đeo cổ điển

Các thiết bị đeo như đồng hồ thông minh và vòng theo dõi thể dục đã trở thành công cụ không thể thiếu để theo dõi nhiều chỉ số nêu trên. Dù công nghệ đeo đã xuất hiện từ lâu—chiếc Fitbit đầu tiên ra mắt cách đây 15 năm—độ chính xác đo lường đang dần cải thiện và phạm vi ứng dụng đang mở rộng. 

Thiết bị đeo có cảm biến GPS theo dõi vị trí, tốc độ, quãng đường di chuyển và mô hình chuyển động của VĐV. Kết hợp với gia tốc kế đo tốc độ thay đổi vận tốc theo nhiều hướng, chúng cung cấp hiểu biết về vị trí, tốc độ, cường độ vận động và động học nhảy.

Máy đo nhịp tim trong thiết bị đeo theo dõi nhịp tim theo thời gian thực bằng cách phát hiện lưu lượng máu qua cảm biến quang, rất quan trọng để giám sát sức khỏe tim mạch, cường độ tập luyện và hồi phục. Cảm biến hoạt động điện da (EDA) đo độ dẫn điện của da, là chỉ báo tốt về mức độ căng thẳng và phản ứng cảm xúc trong khi tập luyện và thi đấu. 

Cảm biến bão hòa oxy trong máu (SpO2) là thành phần quan trọng khác của các thiết bị theo dõi thể chất hiện đại. Chúng dùng cảm biến quang để đo mức độ bão hòa oxy trong máu, then chốt để đánh giá năng lực hiếu khí và phát hiện sớm dấu hiệu mệt mỏi hoặc say độ cao. Cuối cùng, cảm biến điện cơ (EMG) đo hoạt hóa và hoạt động điện của cơ, cung cấp dữ liệu hữu ích để phân tích mỏi cơ, sức mạnh và sự phối hợp.

Thiết bị đeo mở rộng

Từ những năm 2010, các đơn vị đo lường quán tính (IMU) như áo vest theo dõi GPS đã phổ biến hơn trong thể thao chuyên nghiệp. Những áo vest này, thường mặc như áo ba lỗ với cảm biến ở lưng trên, cung cấp theo dõi GPS hiệu quả và không gây vướng víu.

Thiết bị theo dõi cao cấp như Catapult Vector tích hợp cảm biến nhịp tim, gia tốc kế 3 trục, con quay hồi chuyển, từ kế và ăng-ten vệ tinh. Các thiết bị này theo dõi vị trí, quãng đường, tốc độ, gia tốc, cú nhảy, va chạm và nhịp tim của VĐV trong tập luyện và thi đấu.

Trong các môn như bóng đá và bóng bầu dục, áo vest GPS được dùng để phân tích chuyển động và vị trí chiến thuật của cầu thủ, cung cấp insight về điểm mạnh và điểm cần cải thiện. Dữ liệu này hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược, thay người và giáo án tập luyện.

Ngoài ra, các cảm biến chuyên cho bóng đá gắn ở bắp chân hoặc bàn chân theo dõi chỉ số thể chất và kỹ thuật như sút, chuyền, chạm bóng, rê dắt và tốc độ sút. Sản phẩm tiêu biểu gồm Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (cảm biến bắp chân), và Jogo, Xampion, Playermaker (cảm biến bàn chân). Quả bóng Next11 Smart Ball, trang bị cảm biến và Bluetooth, báo cáo vị trí của nó và cầu thủ gần nhất.

Hình 1: Bảng điều khiển STATSports minh họa chuyển động cầu thủ (Nguồn: STATSports)

Camera tích hợp AI

Bạn có bao giờ thắc mắc các bản đồ nhiệt thể hiện vùng hoạt động trên sân đến từ đâu? Nhiều khả năng chúng bắt nguồn từ dữ liệu được ghi bằng công cụ camera tích hợp AI thay vì thiết bị đeo. Các hệ thống thị giác máy tính tinh vi như TRACAB, được dùng ở các giải bóng đá như Ngoại hạng Anh và La Liga Tây Ban Nha, và Hawk-Eye, được sử dụng trong nhiều môn thể thao, có thể theo dõi và phân tích chuyển động của cầu thủ và bóng với độ chính xác đáng kinh ngạc. 

Ban đầu phát triển cho quần vợt để xác định bóng trong/ngoài theo thời gian thực một cách chính xác, Hawk-Eye sau đó được ứng dụng rộng rãi trong cricket, bóng đá và bóng chày. Trong cricket, Hawk-Eye dùng để theo dõi quỹ đạo bóng, hỗ trợ quyết định về LBW (Leg Before Wicket) và giúp các đài truyền hình phân tích chi tiết kỹ thuật ném bóng và chiến lược. Công nghệ này cũng đóng góp cho huấn luyện khi cung cấp dữ liệu trực quan về quỹ đạo bóng và chuyển động của cầu thủ, cho phép VĐV điều chỉnh kỹ thuật dựa trên phản hồi chính xác. 

Khả năng cung cấp theo dõi và phân tích độ phân giải cao khiến các hệ thống này trở nên thiết yếu cho cải thiện hiệu suất và ra quyết định trong nhiều môn thể thao. Hãy cùng khám phá các khả năng mà dữ liệu được ghi lại mang đến cho những người làm chuyên môn thể thao.

AI trong hiệu suất và sức khỏe vận động viên

Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu riêng từng cầu thủ để xác định nguy cơ chấn thương tiềm ẩn bằng cách xem xét các mẫu và bất thường có thể cho thấy căng thẳng hoặc quá tải. Các đột biến tăng đột ngột trong khối lượng vận động, được phát hiện bằng cách so sánh các điểm dữ liệu như tổng quãng đường di chuyển, số lần bứt tốc và thay đổi tốc độ so với dữ liệu lịch sử, có thể báo hiệu nguy cơ cao bị căng cơ hoặc chấn thương khớp. Bằng cách này, thuật toán có thể hỗ trợ ban huấn luyện và bộ phận y tế quản lý khối lượng, tập luyện và thói quen hồi phục của từng cầu thủ.

Sử dụng dữ liệu thu thập từ thiết bị đeo, các thuật toán học máy có thể dự đoán mệt mỏi, rủi ro chấn thương và hiệu suất tương lai bằng cách tích hợp nhiều chỉ số sinh lý và hiệu suất theo thời gian. Dưới đây là cách AI hỗ trợ dự đoán mức độ mệt mỏi, rủi ro chấn thương và hiệu suất tương lai:

Tối ưu hóa hồi phục

Dùng dữ liệu từ thiết bị đeo, máy theo dõi và nguồn khác, thuật toán AI có thể hỗ trợ VĐV bằng cách cá nhân hóa kế hoạch hồi phục. Một ví dụ điển hình về việc AI tối ưu hồi phục gắn với hoạt động quan trọng nhất cho tái tạo sức lực: giấc ngủ.

Thiết bị đeo và máy theo dõi thể dục dùng gia tốc kế để phát hiện chuyển động và cảm biến quang để đo nhịp tim và nồng độ oxy trong máu. Đôi khi, chúng còn có thể phát hiện kiểu thở và ngáy qua micro.

Từ dữ liệu này, có thể suy ra nhiều chỉ số giấc ngủ, gồm tổng thời lượng ngủ, các giai đoạn ngủ (nông, sâu và REM), hiệu suất giấc ngủ và các xáo trộn trong đêm. Bằng cách phân tích các chỉ số này, thuật toán AI có thể cung cấp bức tranh toàn diện về chất lượng giấc ngủ của VĐV và xác định điểm cần cải thiện.

Sau đó AI kết hợp dữ liệu giấc ngủ với các chỉ số sinh lý và hiệu suất khác để tạo kế hoạch hồi phục cá nhân hóa. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy chất lượng giấc ngủ kém hoặc thiếu REM, AI có thể gợi ý các can thiệp cụ thể như điều chỉnh lịch ngủ, dùng hỗ trợ giấc ngủ hoặc thực hành thư giãn trước giờ đi ngủ.

Ngoài ra, AI tích hợp dữ liệu về đau cơ, chỉ dấu viêm và tổng khối lượng vận động từ các buổi tập để đề xuất chiến lược hồi phục bổ trợ như tắm đá, massage và bài tập hồi phục chủ động. 

AI đảm bảo kế hoạch hồi phục phù hợp nhu cầu riêng của từng VĐV. Nếu VĐV có buổi tập đặc biệt nặng, AI có thể gợi ý kéo dài thời gian ngủ, sau đó là tắm đá và massage vào ngày hôm sau để giảm viêm cơ và thúc đẩy hồi phục nhanh hơn. Tối ưu hóa hồi phục ngày càng quan trọng khi ở nhiều môn thể thao phổ biến, số trận mỗi năm và do đó khối lượng thi đấu đang gia tăng.

Nâng cao hiệu suất

So với phòng ngừa chấn thương và tối ưu hồi phục—vốn dùng biện pháp khá tổng quát—nâng cao hiệu suất phụ thuộc vào từng môn. AI có thể cá nhân hóa chương trình tập luyện cho từng VĐV bằng cách phân tích các chỉ số đặc thù môn thể thao và hiệu suất cá nhân, tối ưu trọng tâm tập luyện, lựa chọn bài tập và quy trình tải khối lượng. 

Trong bóng đá, chẳng hạn, hệ thống AI có thể theo dõi các chỉ số như tỉ lệ chuyền chính xác, bàn thắng so với bàn thắng kỳ vọng (xG), và tỉ lệ thắng tranh chấp. Bằng cách đánh giá các chỉ số này, AI có thể xác định khu vực cầu thủ vượt trội hoặc cần cải thiện. Ví dụ, nếu một tiền vệ có tỉ lệ chuyền chính xác cao nhưng tỉ lệ thắng tranh chấp thấp, AI có thể khuyến nghị vừa phân tích loại tranh chấp nào gây khó cho cầu thủ, vừa đưa thêm bài tập sức mạnh và linh hoạt vào giáo án để cải thiện khả năng tắc bóng và tranh chấp.

Với cầu thủ bóng rổ, AI có thể phân tích độ chính xác ném, chỉ số phòng ngự và mức gắng sức. Nếu dữ liệu cho thấy cầu thủ đuối sức trong trận, AI có thể gợi ý kết hợp rèn sức bền và bài tập kỹ năng chuyên biệt, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của ngày nghỉ và giấc ngủ phù hợp.

Tương tự, với VĐV chạy bộ, AI có thể theo dõi nhịp chạy, độ dài sải chân và biến thiên nhịp tim để thiết kế kế hoạch cân bằng giữa bài tốc độ, chạy dài và thời gian hồi phục nhằm ngăn quá tải và tối ưu hiệu suất.

AI trong chiến thuật thi đấu và huấn luyện

Bên cạnh tối ưu hiệu suất cá nhân, AI còn đóng vai trò quan trọng trong xây dựng chiến lược và huấn luyện ở cấp độ đội, điều chúng ta sẽ tìm hiểu tiếp theo.

Phân tích đối thủ và lập kế hoạch trận đấu

Để phác thảo kế hoạch trận đấu, việc sử dụng toàn bộ dữ liệu có sẵn về cả đội mình và đối thủ là điều then chốt. Các điểm dữ liệu thú vị ở cấp độ cả hai đội bao gồm:

• Chiến thuật
• Sơ đồ
• Mức độ/khu vực/cường độ pressing
• Phòng ngự theo người hay theo khu vực
• Khu vực tập trung tấn công
• Đội hình
• Cầu thủ đá chính
• Vị trí cầu thủ
• Tâm lý thi đấu
• Thành tích trước đội cửa trên so với trước đội cửa dưới
• Thành tích sân nhà so với sân khách
• Thành tích ở trận loại trực tiếp so với vòng bảng/league
• Phản ứng trước các tình huống then chốt
• Chỉ số
• Tấn công: kiểm soát bóng, tỉ lệ chuyền, số cú sút, hiệu quả, packing, bật bảng, việt vị
• Phòng ngự: % thắng tranh chấp, cắt bóng, cứu thua của thủ môn, độ chắc chắn, số cú sút của đối thủ

Chuyển đổi dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng là cần thiết để rút ra insight từ những dữ kiện thô hỗn loạn. Ví dụ, chuyển dữ liệu sơ đồ thành các đặc trưng cụ thể như số hậu vệ, tiền vệ, chạy cánh và tiền đạo giúp đơn giản hóa thông tin phức tạp thành insight có thể hành động.

Các mô hình dạng cây, như cây quyết định và rừng ngẫu nhiên, vượt trội trong việc tìm mối quan hệ giữa các đặc trưng này. Chúng có thể nhận diện các mẫu về cách những sơ đồ khác nhau hoạt động trước các chiến lược đối thủ khác nhau, giúp dự đoán sơ đồ nào có thể hiệu quả nhất trong một trận. Các mô hình này phân tích dữ liệu quá khứ để khám phá những mối quan hệ tinh vi chi phối hiệu suất, khiến chúng vô giá cho xây dựng chiến lược.

Quy trình tạo chiến lược trận đấu tối ưu gồm vài bước. Trước hết, cần dự đoán chiến lược của đối thủ dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng hiện tại. Bước này bao gồm xem xét rủi ro và cơ hội do chiến thuật có khả năng dùng của đối thủ tạo ra. Tiếp theo, các mô hình AI dự đoán chiến lược tổng thể tốt nhất cho đội mình, xét đến cả chiến lược dự đoán của đối thủ và đặc điểm riêng của đội, gồm tình trạng sẵn sàng của cầu thủ và mức độ thành công lịch sử với các sơ đồ khác nhau.

Những điều nghe có vẻ đơn giản về lý thuyết lại khó triển khai trong thực tiễn. Dự đoán chính xác không chỉ cần dữ liệu hiện tại mà còn cần khả năng dự báo điều kiện tương lai, như thể trạng cầu thủ và đội hình tiềm năng. Điều này bao gồm dự đoán sơ đồ từ các sơ đồ trước đây, đánh giá mức độ thành công với từng sơ đồ, và xác định cầu thủ nào sẽ sẵn sàng cũng như vị trí của họ.

Khả năng của AI trong việc tổng hợp các biến phức tạp này thành chiến lược mạch lạc mang lại lợi thế cạnh tranh, nhưng đòi hỏi chuẩn bị dữ liệu tỉ mỉ và kỹ thuật mô hình tinh vi. Nếu bạn quan tâm quy trình dự đoán có thể trông như thế nào, hãy xem bài viết của tôi về cách tôi dự đoán chung kết EURO 2024.

Phân tích video hỗ trợ lập chiến lược bằng cách cho phép AI định hướng chọn các tình huống then chốt từ băng hình của đối thủ. Công nghệ này phân tích băng để tìm khoảng trống, nhận diện mẫu trong bố trí vị trí và hiểu xu hướng của cầu thủ. Bằng cách bóc tách các insight này, HLV có thể đưa chiến lược xuống mức tình huống cụ thể, như các tình huống cố định trong bóng đá và khúc côn cầu trên băng.

Ví dụ, AI có thể chỉ ra cách đối thủ thường phòng ngự phạt góc hoặc đá phạt, cho phép đội phát triển các phương án cụ thể để khai thác điểm yếu đó. Phân tích có mục tiêu này đảm bảo chiến lược không chỉ mang tính tổng quát mà còn được tinh chỉnh để tận dụng khoảnh khắc chính xác trong trận, tạo lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Ra quyết định theo thời gian thực

AI không chỉ giới hạn ở phân tích trước trận—việc cung cấp insight theo thời gian thực trong trận cũng khả thi, làm thay đổi cách HLV và cầu thủ ra quyết định về thay người, chiến thuật và cách gọi bài.

Các công cụ AI như bảng điều khiển và hệ thống hỗ trợ quyết định mang đến cái nhìn toàn diện về động lực trận đấu bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực về hiệu suất cầu thủ, hành vi đối thủ và các chỉ số từ IMU. Những hệ thống này có thể làm nổi bật các cảnh quan trọng và thời điểm then chốt, giúp HLV điều chỉnh chiến lược ngay lập tức. Chẳng hạn, nếu hệ thống AI phát hiện một cầu thủ có dấu hiệu mệt mỏi hoặc thi đấu dưới mức so với chỉ số thường lệ, nó có thể gợi ý thay người kịp thời để duy trì hiệu suất tối ưu của đội.

Bên cạnh phân tích trong trận, mô phỏng Thực tế Ảo (VR) tích hợp AI mang đến cách thức cách mạng để VĐV luyện tập và mài giũa kỹ năng trong các kịch bản thi đấu thực tế. Ứng dụng như BeYourBest, Rezzil hoặc REPS sử dụng VR để đặt VĐV vào tình huống áp lực cao, như sút phạt đền trong bóng đá hoặc triển khai power play trong khúc côn cầu trên băng, giúp người chơi xây dựng tự tin và cải thiện ra quyết định dưới áp lực.

Chúng được nhiều CLB thể thao hàng đầu thế giới sử dụng cho cả phát triển kỹ năng và huấn luyện chiến thuật, cung cấp môi trường an toàn, kiểm soát được nơi VĐV có thể thử nghiệm chiến lược và kỹ thuật khác nhau mà không rủi ro chấn thương. Tính nhập vai của VR giúp VĐV hình dung và luyện tập lặp lại các kịch bản đặc thù trận đấu, dẫn đến sự chuẩn bị tốt hơn và hiệu suất cải thiện trong các cuộc thi thực tế.

Kết luận

Tóm lại, AI đang cách mạng hóa ngành thể thao bằng cách tối ưu hiệu suất cầu thủ, ngăn ngừa chấn thương và nâng cao chiến lược thi đấu. Thông qua các thiết bị đeo tiên tiến, camera tích hợp AI và phân tích dữ liệu tinh vi, HLV và VĐV có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện quá trình tập luyện, lập kế hoạch trận đấu và hồi phục.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, việc tích hợp AI trong thể thao sẽ còn mở rộng, mang lại insight sâu hơn và cơ hội lớn hơn để đạt phong độ đỉnh cao và xuất sắc chiến lược.

Nếu bạn quan tâm khởi đầu sự nghiệp trong lĩnh vực phân tích thể thao đang phát triển, đừng quên xem bài viết về cách các môn thể thao khác nhau sử dụng phân tích dữ liệu.