Nhà vô địch quần vợt sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp giành chiến thắng trong giải đấu Wimbledon

Amanda Loudin đã viết cho OneZero về cách nhà vô địch Wimbledon hiện tại Novak Djokovic đã sử dụng sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo để giúp anh giành chiến thắng trong một trận đấu vô địch kéo dài 5 giờ против Roger Federer.

Ed và Andrew Frazelle, một đội cha con, là chủ sở hữu của RightChain, một công ty phần mềm tối ưu hóa, lập kế hoạch và phân tích chuỗi cung ứng tiên tiến dựa trên Atlanta. Đồng thời, Frazelles cũng là những người yêu thích tennis và tò mò về việc liệu các khái niệm lập kế hoạch của họ có thể được áp dụng cho thể thao này hay không.

Ed Frazelle đã liên hệ với Craig O’shannessy, người điều hành công ty phân tích trận đấu Brain Game Tennis, người đã làm việc với Djokovic, cùng với các chuyên gia khác, từ năm 2017. Như Loudin đã chỉ ra, “anh phân tích các mẫu chơi của họ và giúp họ hiểu cả cách cải thiện hiệu suất của riêng họ và những chiến lược nào nên được sử dụng chống lại các đối thủ cụ thể.”

Đối tác của O’Shounessy trong công việc là Warren Pretorius, CEO của Tennis Analytics, “người đã phát triển một mô hình phân tích video sử dụng thẻ thủ công, mà anh đã tiên phong vào năm 2013.” Phương pháp của anh là lập biểu đồ các trận đấu theo 25 chỉ số chính và sau đó “kết hợp phân tích dữ liệu và trực quan hóa để trích xuất thông tin trận đấu và tạo từ khóa trên video được lập chỉ mục.”

Frazelle cho biết anh đã gặp O’Shounessy và Pretorius tại Wimbledon và rằng, “chúng tôi thực sự bắt đầu chạy dữ liệu vào đêm đó.” Hóa ra, các ứng dụng trí tuệ nhân tạo của RightChain giúp các công ty như Colgate, Caterpillar, Ford, Baxter và Coca-Cola đơn giản hóa chuỗi cung ứng của họ bằng cách chia quá trình thành 25 thành phần. Loudin đưa ra một ví dụ nơi dự báo sử dụng “một thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo để tạo và liên tục cập nhật một mô hình duy nhất cho mỗi sản phẩm. Tối ưu hóa mạng sử dụng một thuật toán xác định nơi đặt trung tâm phân phối dựa trên nhiều tiêu chí do người dùng định nghĩa.”

Để áp dụng phương pháp của mình vào tennis, Frazelle đã quyết định chia hành trình của quả bóng tennis từ đầu đến cuối theo một cách tương tự. Như anh giải thích, “Đối với tennis, chúng tôi đã thay đổi các trường để tập trung vào điểm đến và nguồn gốc của quả bóng. Đó là một hệ thống tọa độ chính thức rất chi tiết, ánh xạ sân tennis đến một mức độ chi tiết chưa từng có trước đây.” (Trong trường hợp này, mỗi khu vực phục vụ được chia thành 12 phân khu và sân sau được chia thành tám phân khu như vậy.)

Phân tích chỉ riêng trò chơi tennis là khá một chiều, và như O’Shounessy đã giải thích, trí tuệ nhân tạo có thể tìm thấy các mẫu lặp lại, đo chiều dài của các cuộc tấn công và xác định chính xác nơi một cầu thủ đã đánh bóng. “Công nghệ cung cấp cho chúng tôi các lớp và mẫu chi tiết hơn để phân tích. Một việc là kể cho cầu thủ biết điều gì đang xảy ra, và một việc khác là hiển thị cho họ bằng bảng và đồ thị. Các đồ thị mà Ed cung cấp cắt dữ liệu theo nhiều cách và dễ dàng dẫn mắt chúng tôi đến nơi chứa các khóa chính của việc giành chiến thắng.”

O’Shannessy cũng cho biết một trong những việc bán hàng khó khăn nhất của anh cho các cầu thủ là thuyết phục họ rằng sự nhất quán trong trò chơi — các cuộc tấn công dài xảy ra trong thực hành — “là điều được đánh giá quá cao, điều mà phân tích video không thể chứng minh nhưng trí tuệ nhân tạo có thể.” Đối với Pretorius, anh thêm rằng “Thay vì xem xét dữ liệu trong cô lập, với trí tuệ nhân tạo, họ bây giờ có thể có được câu chuyện về sự tiến hóa của trò chơi của họ.”

Cuối cùng, Novak Djokovic đã giành chiến thắng trong giải đấu Wimbledon năm 2019, với O’Shannessy thêm rằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo là “chỉ bắt đầu từ nơi công nghệ có thể đưa thể thao này đến.”