Khám phá cách AI trong bóng rổ đang thay đổi trò chơi này thông qua việc theo dõi cầu thủ, phân tích và điều hành trận đấu bằng AI, với NBA là đơn vị tiên phong.
.webp)
Nhờ những tiến bộ công nghệ, sự tham gia của người hâm mộ và phân tích người chơi 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 thay đổi này.
Trước đây, chúng ta đã thấy các công nghệ như thị giác máy tính , giúp máy tính nhìn thấy và hiểu những gì đang diễn ra trên sân, đã tạo ra tác động lớn trong các lĩnh vực như Công thức 1 và Thế vận hội. Tương tự như vậy, Hiệp hội Bóng rổ Quốc gia (NBA) gần đây đã trở thành tiêu đề cho việc sử dụng AI theo những cách mới, sáng tạo.
Tuy nhiên, NBA đã tham gia vào cuộc trò chuyện về AI cách đây một thời gian. Kể từ khi giải đấu bắt đầu vào năm 1949, họ đã nhanh chóng áp dụng các công nghệ mới để kết nối với người hâm mộ và cải thiện trò chơi.
Ngày nay, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 đang đưa phân tích hiệu suất bóng rổ lên một tầm cao mới bằng cách cho phép phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực. Vision AI giúp phân tích trò chơi dễ dàng hơn khi đang di chuyển và hiểu rõ hơn về những gì đang diễn ra.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách AI và thị giác máy tính đang định hình lại bóng rổ. Chúng ta sẽ thảo luận về cách các công nghệ này giúp các đội theo dõi cầu thủ theo thời gian thực, phân tích dữ liệu hiệu suất chính xác hơn, đưa ra quyết định huấn luyện thông minh hơn và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho người hâm mộ.
Trước khi tìm hiểu cách AI được sử dụng để cải thiện các trận bóng rổ, hãy cùng xem AI trong thể thao đã phát triển như thế nào trong những năm qua.
Vào những ngày đầu, phân tích thể thao chủ yếu dựa vào số liệu thống kê cơ bản và lưu giữ hồ sơ 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 chuyển động của cầu thủ.
Đến năm 2009, NBA đã có bước tiến lớn với công nghệ theo dõi bóng và cầu thủ do AI của SportVU cung cấp. Nó đánh dấu một cột mốc mới mở ra khả năng phân tích dữ liệu chi tiết, phong phú, thay đổi cách các đội nhìn nhận hiệu suất của cầu thủ và chiến lược trò chơi.
Trong vài năm qua, chúng ta đã thấy nhiều kỹ thuật AI khác nhau được sử dụng trong thể thao - từ máy học để phân tích dự đoán đến thị giác máy tính để phân tích thời gian thực và robot hỗ trợ đào tạo.
Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, phân tích dựa trên AI đang trở nên phổ biến tại cả các sự kiện và buổi tập luyện thể thao, giúp các đội giành được lợi thế cạnh tranh và mang đến cho người hâm mộ cái nhìn sâu sắc hơn về các trò chơi mà họ yêu thích.
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 AI vật lý của họ, một hệ thống robot tiên tiến được hỗ trợ bởi AI trong các buổi tập luyện.
Những robot này hỗ trợ mọi thứ, từ các bài tập bật bóng và chuyền bóng đến mô phỏng các pha phòng thủ, cho phép người chơi nhận được phản hồi ngay lập tức về hiệu suất của họ.
Trong đoạn clip do đội phát hành, hậu vệ dẫn bóng của Golden State Warriors, Steph Curry, nhận xét rằng mặc dù lúc đầu có vẻ kỳ lạ, nhưng những chú robot này đã nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong thói quen tập luyện của họ.
Sau đây là một số cách thú vị khác mà NBA đang sử dụng AI:
Hội nghị thượng đỉnh công nghệ NBA All-Star 2025 chủ yếu nói về những đổi mới của AI. Trên thực tế, trong một podcast gần đây, Chủ tịch điều hành bóng rổ của Philadelphia 76ers, Daryl Morey, đã giải thích cách AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã trở thành một phần không thể thiếu của quá trình ra quyết định.
Morey lưu ý, "Chúng tôi hoàn toàn sử dụng các mô hình như một lá phiếu trong bất kỳ quyết định nào", nhấn mạnh rằng AI hiện đóng vai trò trong việc đánh giá mọi thứ từ lựa chọn dự thảo đến chiến lược trò chơi. Các mô hình này kết hợp dữ liệu thời gian thực, hiệu suất lịch sử và các thông tin chi tiết khác để dự đoán xu hướng và kết quả, bổ sung thêm một lớp chính xác mới vào cách các nhóm lập kế hoạch cho tương lai.
Morey tiếp tục giải thích vai trò của LLM trong quá trình này: "Hóa ra LLM có khả năng dự đoán khá tốt. Họ vẫn chưa thể đánh bại con người, chẳng hạn như những nhà dự báo siêu đẳng... Họ chỉ thêm tín hiệu vào các trinh sát và những thứ tương tự như vậy. Vì vậy, chúng ta sẽ coi họ gần như là một trinh sát."
Theo thời gian, khi các mô hình này được cải thiện, chúng có thể đóng vai trò lớn hơn nữa trong việc định hình tương lai của NBA.
Vậy, các ứng dụng Vision AI như theo dõi cầu thủ theo thời gian thực trong bóng rổ hoạt động như thế nào? Hãy cùng xem xét kỹ hơn các chi tiết kỹ thuật.
Các mô hình như YOLO11 hỗ trợ một loạt các tác vụ thị giác máy tính , chẳng hạn như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và theo dõi đối tượng. Với các khả năng này, YOLO11 có thể xử lý từng khung hình video của một trận bóng rổ theo thời gian thực.
Ví dụ, nếu chúng ta muốn theo dõi thời điểm quả bóng đi qua rổ hoặc thời điểm một cú úp rổ xảy ra, một hệ thống thị giác máy tính được tích hợp với YOLO11 có thể phát hiện và theo dõi quả bóng khi nó rời khỏi tay người chơi, bay trong không khí và tiếp xúc với bảng rổ và rổ để ghi điểm.
Một ví dụ tốt khác là sử dụng YOLO11 Khả năng ước tính tư thế của 's. Ước tính tư thế liên quan đến việc xác định và theo dõi các điểm chính trên cơ thể của người chơi, như khuỷu tay, đầu gối và hông, trong mỗi khung hình của video. Điều này có thể được sử dụng để tạo bản đồ chi tiết về chuyển động của người chơi, không chỉ hiển thị vị trí của họ trên sân mà còn cho thấy cách họ di chuyển trong những khoảnh khắc quan trọng. Sau đó, những hiểu biết thu thập được có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất, tinh chỉnh các kỹ thuật đào tạo và thậm chí giúp giảm nguy cơ chấn thương.
Ngoài việc theo dõi người chơi và phân tích chuyển động của bóng, YOLO11 có thể được sử dụng để hỗ trợ trọng tài bằng AI, giúp phát hiện lỗi, pha chơi ra ngoài giới hạn và các hành vi vi phạm khác theo thời gian thực.
Bằng cách phân tích từng khung hình video, Vision AI có thể cung cấp cho trọng tài những thông tin chi tiết bổ sung để giảm thiểu lỗi của con người. Nó cũng có thể được tích hợp vào hệ thống phát lại tức thời để tự động đánh dấu những khoảnh khắc cần xem lại, giúp quá trình này nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
Ví dụ, nếu một cầu thủ bước ra khỏi ranh giới, YOLO11 có thể phát hiện vị trí của bàn chân so với đường biên của sân và ngay lập tức cảnh báo trọng tài. Ngoài ra, mô hình có thể theo dõi tiếp xúc vật lý quá mức giữa các cầu thủ để giúp xác định lỗi.
Tương tự như vậy, trong những tình huống mà quả bóng đang chuyển động, YOLO11 có thể phân tích quỹ đạo của nó để xác định xem nó có hoàn toàn vượt qua vạch ba điểm trước khi sút hay có vi phạm thủ môn không. Bằng cách tự động hóa các phát hiện này, sự hỗ trợ của trọng tài do AI điều khiển có thể cải thiện độ chính xác của việc điều hành, giảm các quyết định gây tranh cãi và làm cho trò chơi công bằng hơn đối với người chơi và các đội.
Việc sử dụng AI trong bóng rổ đang biến đổi mọi thứ từ hiệu suất của cầu thủ đến sự tham gia của người hâm mộ, mở ra những cách mới để phân tích trò chơi và đưa ra quyết định thông minh hơn. Sau đây là cái nhìn nhanh về một số lợi thế mà AI mang lại cho các đội bóng rổ và tổ chức:
Mặc dù có những lợi ích rõ ràng, việc triển khai các giải pháp AI có thể đi kèm với những thách thức riêng. Sau đây là một số hạn chế và cân nhắc chính cần ghi nhớ:
AI đang định nghĩa lại bóng rổ theo những cách thú vị. Từ việc theo dõi người chơi theo thời gian thực với YOLO11 cho đến các mô hình dự đoán giúp huấn luyện viên đưa ra quyết định thông minh hơn, các công nghệ này đang cung cấp cho các đội công cụ mới để phân tích trò chơi và cải thiện hiệu suất.
NBA đã sử dụng AI cho mọi thứ, từ tối ưu hóa lịch thi đấu và tạo các đoạn phim nổi bật tự động đến tinh chỉnh các chiến lược huấn luyện và tăng cường sự tham gia của người hâm mộ. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi phân tích chính xác hơn, phòng ngừa chấn thương tốt hơn và hiểu biết sâu sắc hơn về hiệu suất của cầu thủ.
Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ 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 hiện thực hóa các dự án Vision AI của bạn.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR