Tương lai thể thao với AI: Phục hồi nhanh hơn, thành tích cao hơn

Sử dụng máy học (machine learning), các nhà nghiên cứu đã theo dõi 43 vận động viên sức bền trong thời gian dài, thu thập dữ liệu chi tiết về các yếu tố như giấc ngủ, chế độ ăn uống, biến thiên nhịp tim (heart-rate variability - HRV) và các bài tập. Kết quả cho thấy, dù các yếu tố như chất lượng giấc ngủ và mức độ đau nhức cơ bắp có ảnh hưởng chung đến quá trình phục hồi, nhưng những chỉ số có giá trị nhất để dự đoán khả năng phục hồi lại khác nhau giữa từng cá nhân.

Cá nhân hóa quá trình hồi phục với AI

Tiến sĩ Alex Williams, trưởng nhóm nghiên cứu, chia sẻ: “Phục hồi sau khi luyện tập không phải là một quá trình 'mặc định' cho tất cả. Dữ liệu của chúng tôi cho thấy giấc ngủ có vai trò quan trọng đối với một số vận động viên, trong khi những người khác lại phục hồi tốt hơn nhờ dinh dưỡng hoặc quản lý cơn đau cơ. Điều này nhấn mạnh rằng phương pháp phục hồi hiệu quả nhất cần phải phù hợp với từng người.”

Một điểm thú vị trong nghiên cứu là các mô hình AI đơn giản, chỉ sử dụng một số biến số cụ thể như thời gian ngủ, lượng protein nạp vào, và mức độ đau nhức cơ bắp, đã có thể dự đoán gần chính xác quá trình phục hồi cho một số vận động viên. Ví dụ, với vận động viên chạy sức bền Jane Doe người Mỹ, giấc ngủ là yếu tố quyết định chính cho việc hồi phục. Những ngày cô ngủ đủ giấc, thành tích trong buổi tập luyện tiếp theo của cô cải thiện rõ rệt. Trong khi đó, đối với một vận động viên khác, như tay đua xe đạp John Smith người Anh, giấc ngủ lại không có mối liên hệ mạnh với quá trình hồi phục. Thay vào đó, việc theo dõi mức độ đau nhức cơ và tăng cường lượng protein sau buổi tập lại giúp anh phục hồi nhanh chóng.

Biến thiên nhịp tim: Thước đo phức tạp trong thể thao

Nghiên cứu cũng khám phá vai trò của biến thiên nhịp tim (HRV), một thước đo phổ biến để đánh giá mức độ sẵn sàng tập luyện của vận động viên. HRV đo sự thay đổi khoảng thời gian giữa các nhịp tim, được cho là phản ánh mức độ căng thẳng và tình trạng hồi phục của cơ thể. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu phát hiện rằng việc dự đoán thay đổi HRV dựa trên các yếu tố có thể kiểm soát như chế độ ăn uống và khối lượng luyện tập là rất khó khăn.

"HRV thường được sử dụng để đánh giá nhanh trạng thái phục hồi của vận động viên, nhưng nghiên cứu của chúng tôi cho thấy chỉ số này có thể không phải là công cụ dự đoán đáng tin cậy khi đứng riêng lẻ," Williams nhận định. "HRV có thể hữu ích trong một số trường hợp, nhưng mối liên hệ của nó với quá trình hồi phục phức tạp hơn nhiều."

Chẳng hạn, dù một vận động viên có tuân thủ chế độ ăn uống nghiêm ngặt và giấc ngủ điều độ, HRV của họ vẫn có thể dao động không dự đoán trước được. Điều này chỉ ra rằng, trong một số tình huống, HRV không phải lúc nào cũng cung cấp bức tranh hoàn chỉnh về quá trình phục hồi.

AI và thể thao thành tích cao

Điều khiến AI trở nên hứa hẹn trong lĩnh vực này là khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu và xác định những yếu tố nào có ảnh hưởng nhất đến từng cá nhân. Bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu cá nhân hóa, AI có thể đưa ra các khuyến nghị phục hồi phù hợp, giúp các vận động viên tập trung vào những yếu tố quan trọng nhất để cải thiện hiệu suất và thành tích.

Ví dụ, một chương trình phục hồi được AI hỗ trợ có thể phân tích dữ liệu của một cầu thủ bóng đá và chỉ ra rằng việc cải thiện chất lượng giấc ngủ, giảm đau nhức cơ bắp, và tăng cường một số dưỡng chất nhất định sau khi tập luyện sẽ đem lại kết quả tốt nhất. Trong khi đó, một vận động viên marathon có thể thấy việc chú trọng cân bằng lượng nước, quản lý căng thẳng và điều chỉnh lượng protein và carbohydrate sau mỗi lần chạy đường dài sẽ tối ưu hơn cho quá trình phục hồi của mình.

Với sự phát triển không ngừng, AI được dự đoán sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao các thành tích hoặc kỉ lục trong thể thao. Các thiết bị đeo thông minh và ứng dụng theo dõi sức khỏe hiện đại đã giúp thu thập dữ liệu theo thời gian thực về giấc ngủ, nhịp tim và hoạt động thể chất, cung cấp cho các vận động viên thông tin cá nhân hóa để cải thiện cả quá trình hồi phục lẫn hiệu suất luyện tập.

Tiến sĩ Williams nhấn mạnh: "Đây mới chỉ là khởi đầu. Với sự phát triển của AI và máy học, các vận động viên sẽ sớm nhận được những khuyến nghị theo thời gian thực về cách phục hồi nhanh hơn và luyện tập hiệu quả hơn dựa trên phản ứng sinh lý độc đáo của từng người. Tương lai của thể thao nằm ở các chiến lược phục hồi dựa trên dữ liệu cá nhân hóa".

Kỷ nguyên mới của khoa học thể thao

Sức mạnh của AI trong việc cá nhân hóa chiến lược phục hồi cho từng vận động viên đánh dấu một bước tiến lớn trong khoa học thể thao. Khi từ bỏ những phương pháp phục hồi chung chung và tập trung vào những yếu tố thật sự quan trọng đối với từng cá nhân, AI sẽ mở ra những tiềm năng mới để cải thiện hiệu suất và quá trình phục hồi. Dù đó là cải thiện giấc ngủ, tối ưu hóa chế độ dinh dưỡng, hay điều chỉnh thói quen tập luyện, AI sẽ mang lại sự chính xác và thích nghi cao hơn bao giờ hết.

Với sự tiến bộ liên tục, thế giới thể thao sẽ chứng kiến ngày càng nhiều vận động viên vươn lên phá bỏ giới hạn của bản thân, được dẫn dắt bởi những hiểu biết dựa trên AI về cách phục hồi nhanh hơn và thi đấu mạnh mẽ hơn.