Từ những đường đua xanh
Trung tâm thể thao dưới nước Olympic đã lắp đặt bốn máy quay để ghi lại mọi thứ diễn ra dưới nước. Các máy quay và bộ não máy tính vận hành chúng (mang tên Computervision) được dạy để nhận dạng và phân tích một số chuyển động nhất định. Tốc độ bơi của từng vận động viên và khoảng cách họ di chuyển có thể được tính toán theo thời gian thực.
Với sự phát triển của công nghệ, AI có thể phân tích tốc độ của mỗi người dựa trên khoảng cách họ đã bơi được, khoảng cách còn lại và so sánh số liệu ấy với bảy vận động viên khác trong cuộc đua. Những khác biệt nhỏ nhất trong gia tốc và giảm tốc ở những thời điểm quan trọng của cuộc đua sẽ tạo nên sự khác biệt giữa huy chương vàng và các vị trí đứng sau.
Máy tính sẽ xử lý toàn bộ hình ảnh cũng như dữ liệu thu được và gửi đến khán giả toàn bộ phân tích cơ sinh học của các vận động viên dẫn đầu. Tất cả sẽ được giải thích chi tiết dưới “lăng kính” công nghệ.
 |
Vận động viên nhảy cầu sẽ bị phạt nếu phần đầu quá gần ván nhảy. (Ảnh: Gettys) |
Với bộ môn nhảy cầu, các máy quay sẽ có nhiệm vụ đo khoảng cách giữa phần đầu với ván nhảy ở mỗi phần thi. Tại kỳ Olympic Seoul 1988, nhà vô địch người Mỹ Greg Louganis đã gặp tai nạn ở phần đầu khi thực hiện màn biểu diễn của mình.
Greg Louganis phải khâu bốn mũi và tiếp tục giành huy chương vàng thứ hai ở nội dung nhảy cầu. Tuy nhiên, chấn thương hoàn toàn có thể nghiêm trọng hơn rất nhiều. Do đó, bộ môn này đã ra quy định yêu cầu vận động viên thực hiện động tác với phần đầu cách xa ván nhảy. Trọng tài có thể trừ hai điểm với mỗi cá nhân có phần biểu diễn ở khoảng cách không an toàn.
Trước đây, đó có thể là quyết định mang tính phán đoán hoặc có phần cảm tính. Nhưng điều đó sẽ không xảy ra ở Paris, khi các máy ảnh vi tính sẽ đo khoảng cách chính xác và cho trọng tài biết liệu họ có nên trừ điểm hay không.
Tới đường chạy đỏ
Với các vận động viên, giành huy chương ở mỗi kỳ Olympic là sự kiện có thể thay đổi cả cuộc đời. Đặc biệt, tấm huy chương vàng càng có ý nghĩa quan trọng.
Trên đường chạy điền kinh, việc xác định người chiến thắng ở nhiều thời điểm không đơn giản, vì các trọng tài phải xác định phần thân trên của ai vượt qua vạch đích trước. Do đó, Thế vận hội tại Paris đã sử dụng máy ảnh có khả năng chụp tới 40.000 khung hình mỗi giây (cao gấp bốn lần trước đây), với nhiều điểm ảnh hơn và chất lượng ảnh sắc nét hơn.
 |
Sự phát triển của công nghệ cảm biến mở ra kho dữ liệu cho bộ môn điền kinh. (Ảnh: Gettys) |
Không những vậy, áo bib chạy bộ dường như cũng trở thành thiết bị lỗi thời. Ở thời khắc quan trọng nhất sự nghiệp, các vận động viên giờ chỉ cần một “mảnh giấy” công nghệ cao nhỏ, siêu mỏng (mà vẫn bao gồm đầy đủ các cảm biến tân tiến bên trong).
Trước đây, áo bib đóng vai trò quan trọng bởi nó chứa đựng cảm biến có kích thước gần bằng một chiếc thẻ tín dụng. Thiết bị này liên tục truyền dữ liệu của người chạy tới máy tính. AI sẽ tính toán vị trí của tất cả các vận động viên trên đường chạy, các bước chân, tốc độ sải chân và hướng di chuyển của họ. Trung bình, khoảng 2.000 điểm dữ liệu mỗi giây sẽ được gửi đi.
Những chiếc áo bib giờ đóng vai trò cải thiện trải nghiệm người xem ở các cuộc thi điền kinh bên cạnh công tác hỗ trợ các vận động viên và đội tuyển của họ. Các dữ liệu thu được từ cảm biến giúp khán giả biết rõ ai đang tiến lên, ai đang tụt lại phía sau hay ai đang dẫn đầu trong một cuộc đua với xuất phát điểm không đồng đều (như nội dung chạy 200m và 400m).
Bên cạnh hai đường đua tốc độ, nhiều bộ môn khác cũng chứng kiến sự xuất hiện của AI. Các camera thông minh sẽ ghi lại và lập bảng thống kê mọi chuyển động của các vận động viên bóng chuyền bãi biển, tính toán khoảng cách họ di chuyển trong mỗi trận đấu, tốc độ của quả bóng và hiểu biết về chiến thuật dựa trên dữ liệu thu được.
 |
AI giúp giải mã chiến thuật của các cầu thủ bóng chuyền bãi biển. Ảnh: (Gettys) |
Với tennis, hệ thống mới sẽ tập trung nhiều vào hai cú đánh quan trọng nhất - cú giao bóng và pha trả giao bóng. Các máy quay sẽ đo thời gian phản ứng của người trả giao bóng và so sánh với chất lượng của cú trả giao bóng để đưa ra nhận định liệu phản xạ nhanh nhất và khả năng đọc cú giao bóng có dẫn đến những cú trả giao bóng chất lượng cao hay không.
Như chia sẻ của Alain Zobrist, Giám đốc điều hành Omega Timing (đơn vị tính giờ chính thức của Olympic từ năm 1932 đồng thời là công ty chịu trách nhiệm với hầu hết dữ liệu được tạo ra trong Thế vận hội), cách tiếp cận chung là cố gắng đo lường sự cạnh tranh mà không làm phiền các vận động viên.
Từ mục đích ban đầu là đo thời gian, công nghệ tập trung vào cơ sinh học sẽ giúp giải thích hiệu suất ấn tượng mà các vận động viên đạt được. Đó cũng là lý do tại sao Computervision và AI lại hữu ích đến vậy.
