Hơn 10.000 vận động viên từ khoảng 200 quốc gia đã tề tựu tại Paris, Pháp trong Thế vận hội Mùa hè 2024, và họ được chào đón bởi một giọng nói thân thiện nhưng vô hình.
Làm thế nào để đến được địa điểm thi đấu? Có thể xem trực tiếp các sự kiện quan trọng ở đâu? Trọng tài các trận đấu có phải là máy tính không? Nhận quà miễn phí từ các nhà tài trợ ở đâu?
Những câu hỏi này, cùng nhiều câu hỏi khác, đều được giải đáp bởi AthleteGPT, một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế dành riêng cho các vận động viên, và có thể truy cập qua ứng dụng di động Athlete365.
“AthleteGPT có thể tìm kiếm hàng nghìn trang thông tin rất nhanh chóng, và sẵn sàng trả lời câu hỏi 24/7”, Todd Harple, trưởng chương trình Đổi mới AI tại Thế vận hội của Intel Labs ở Hillsboro, Oregon, người tham gia vào dự án này, cho biết.
Chatbot này là một mô hình ngôn ngữ (LLM) được xây dựng bằng AI phát triển bởi công ty Mistral AI có trụ sở tại Paris và bộ xử lý Gaudi của Intel. Nó là một công cụ giúp AI để lại dấu ấn tại Thế vận hội 2024, khai mạc vào ngày 26/7. Rất ít người biết đến LLM hoặc nghe nói về ChatGPT trong kỳ Thế vận hội mùa hè trước đó, diễn ra tại Tokyo năm 2021.
Ủy ban Olympic Quốc tế (IOC) cũng đang dần tiếp nhận công nghệ này. Vào tháng 4 năm nay, IOC đã công bố chương trình AI của mình - một nỗ lực nhằm tối ưu hóa sự phát triển bùng nổ của nghiên cứu AI trong thể thao và lập kế hoạch sử dụng công nghệ này trong các Thế vận hội.
“Chúng ta phải là những người dẫn đầu trong việc thay đổi, chứ không phải là đối tượng của sự thay đổi”, ông Thomas Bach, chủ tịch IOC tại Lausanne, Thụy Sĩ, phát biểu trong một sự kiện báo chí ở London.
Hiện có 3 cách mà AI làm thay đổi trải nghiệm của các vận động viên và người xem tại Thế vận hội năm nay.
Nâng cao hiệu suất của vận động viên
Ngay từ năm 1900, khi Paris lần đầu tiên đăng cai Thế vận hội, nhà khoa học người Pháp Étienne-Jules Marey đã tiên phong sử dụng công nghệ để nghiên cứu các chuyển động của giới vận động viên.
Công nghệ chụp ảnh tốc độ cao của ông - với một chiếc máy ảnh được lắp đặt như một khẩu súng máy - đã ghi lại những khoảnh khắc của các vận động viên chạy nước rút và nhảy xa. Ông phân tích cơ học của cơ thể để “khám phá bí mật của sự vượt trội của một số vận động viên”, theo một bài viết của Nature vào năm 1901.
Ngày nay, việc ghi lại dữ liệu đã trở nên đơn giản hơn nhiều. Công nghệ theo dõi vận động viên 3D (3DAT) của Intel sử dụng AI để theo dõi 21 điểm trên cơ thể con người nhằm tái tạo chuyển động vật lý chính xác, cung cấp “tất cả những góc nhìn về cơ học mà các huấn luyện viên tìm kiếm” ở các vận động viên hàng đầu, Harple cho biết. Ông tin rằng những công nghệ như vậy sẽ dẫn đến sự cạnh tranh khốc liệt hơn và tạo ra những kỷ lục mới.
Các cách mà AI đang được sử dụng để nâng cao hiệu suất của các vận động viên bao gồm từ việc thiết kế giày thể thao và trang phục tùy chỉnh cho đến việc xác định chế độ dinh dưỡng và lịch trình huấn luyện tối ưu.
“Nó thậm chí có thể thúc đẩy việc phát triển các chiến thuật mới”, ông nói. Một ví dụ lịch sử về sự thay đổi cơ bản như vậy là Fosbury flop — hiện là kiểu nhảy thống trị môn thi đấu bật cao, do vận động viên người Mỹ Dick Fosbury tiên phong thực hiện tại Thế vận hội 1968.
Sự dễ dàng trong việc thu thập dữ liệu cá nhân, kết hợp với phân tích AI, cũng có thể giúp tạo thêm sự công bằng trong thể thao. Vào tháng 3, IOC đã triển khai một chương trình phát hiện tài năng sử dụng công nghệ 3DAT để phân tích hơn 40 trẻ em ở Senegal có triển vọng trở thành vận động viên Olympic, bằng cách phân tích các bài tập đơn giản như chạy và nhảy.
Tuy nhiên, các môn thể thao và các quốc gia có các giải đấu chuyên nghiệp lớn vẫn sẽ duy trì lợi thế lớn, vì họ có nguồn lực để thu thập dữ liệu chất lượng cao và đào tạo các thuật toán với dữ liệu đó.
“Vấn đề với một số môn thể thao Olympic là không có nhiều dữ liệu”, Patrick Lucey, nhà khoa học trưởng tại công ty công nghệ thể thao Stats Perform ở Chicago, Illinois, cho biết.
Công tác trọng tài và dữ liệu thời gian thực
Trọng tài môn bóng nước tại Thế vận hội, Frank Ohme, không còn xa lạ với AI. Công việc chính của ông là nhà vật lý thiên văn tại Viện Max Planck về Vật lý Lực hấp dẫn ở Hannover, Đức, nơi ông tìm kiếm tín hiệu của các lỗ đen va chạm - với sự trợ giúp của AI - trong dữ liệu sóng hấp dẫn.
Nhưng khi ông khoác lên mình bộ đồng phục trọng tài trắng tại Paris, ông sẽ phải nhìn qua những cơn sóng nước bắn lên để xác định xem bóng đã vượt qua vạch vào lưới chưa.
AI đã bắt đầu hỗ trợ những quyết định như vậy trong các môn thể thao như bóng đá, sử dụng thông tin được ghi lại từ hàng loạt camera xung quanh sân vận động và các con chip gắn trong bóng. Tuy nhiên, AI vẫn chưa phổ biến trong các môn thể thao khác - và có thể sẽ mất thời gian hơn để AI thâm nhập vào các lĩnh vực như điều hành trận đấu, thứ yêu cầu phân tích dữ liệu thời gian thực.
Một trở ngại khác là vấn đề tài chính và nhu cầu cụ thể của từng môn thể thao. Ohme cho biết mặc dù bóng nước là môn thể thao đồng đội lâu đời nhất trong Olympic, nhưng số tiền đầu tư vào môn thể thao này không bằng so với bóng rổ hay bóng đá. Việc sử dụng AI trong bóng nước cũng sẽ gặp những thách thức khác, chẳng hạn như đào tạo các thuật toán với hình ảnh chụp dưới nước và trong các tình huống hỗn loạn.
Nâng cao trải nghiệm của người xem
Dòng dữ liệu khổng lồ được thu thập trong suốt các trận đấu không chỉ cung cấp cho các thuật toán AI mà còn dành cho các khán giả truyền hình, những người yêu thích những số liệu thống kê.
“Bản thân thể thao là một thứ ngôn ngữ. Nó vượt qua rào cản để giúp mọi người giao tiếp”, ông Lucey nói. Và ở đây, các số liệu thống kê và con số có vai trò làm phong phú bằng cách cung cấp thêm các tiêu chuẩn để so sánh.
Các kênh phát sóng đang gấp rút tìm cách khai thác khối lượng thông tin này và đưa nó lên truyền hình. Người xem đã rất ấn tượng khi đường kỷ lục ảo được chiếu trên màn hình trong các trận đấu tại Thế vận hội Sydney 2000. Vào năm 2024, các đài phát thanh có khả năng hiển thị nhiều hơn nữa, chẳng hạn như tốc độ gia tốc, tốc độ tối đa và sải chân, theo Harple.
Điều làm Harple hào hứng nhất là những đoạn video highlights (tình huống nổi bật) được cung cấp cho người xem thông qua nền tảng AI thị giác máy tính Geti của Intel, có thể trở thành một tính năng của các buổi phát sóng trong tương lai.
Với việc quá nhiều hành động thể thao được ghi lại cùng lúc, Harple cho rằng khả năng của AI trong việc chọn lọc chính xác những gì người xem muốn chứng kiến sẽ là một bước ngoặt. Điều này có thể đặc biệt có lợi cho các huấn luyện viên và các đài phát thanh từ các quốc gia có nguồn lực hạn chế hơn.
“Nếu ai đó muốn xem tất cả các cú ném ba điểm của đội bóng rổ nam Nigeria, AI có thể xem toàn bộ đoạn phim và tự động ghép chúng lại”, ông nói.
Israel tố Iran đứng sau loạt vụ phá hoại đường sắt của Pháp trước Thế vận hội Paris
"Họ đã vô địch sớm": Cộng đồng mạng phát sốt vì đồng phục của Mông Cổ tại Thế vận hội Paris 2024
