เผลอแปปเดียวโอลิมปิก 2024 ก็จบลงไปแล้ว ความสนุกของการตามข่าวโอลิมปิกในยุคโซเชียลมีเดียอย่างนี้คือการได้เสพคอนเทนต์จากครีเอเตอร์และผู้รู้สายต่างๆ ที่มองและเล่าเรื่องโอลิมปิกจากมุมมองของตัวเอง เราได้เห็นคอนเทนต์เกี่ยวกับประวัติศาสตร์ วัฒนธรรม และภาษาเยอะมากในช่วงพิธีเปิด ได้ฟังความเห็นเรื่องสิ่งแวดล้อมเกี่ยวกับความเขียวและยั่งยืนของโอลิมปิกครั้งนี้ ได้ฟังมุมมองเกี่ยวกับเรื่องเศรษฐกิจ และที่จะขาดไม่ได้คือกูรูด้านกีฬาแต่ละชนิดที่ตบเท้ากันมาวิเคราะห์วิจารณ์เกมการแข่งขันที่เกิดขึ้น แล้วผมล่ะเห็นอะไร
แน่นอนว่าผมเห็นคณิตศาสตร์ ผมเห็นสถิติ เห็นการวิเคราะห์ข้อมูล เห็น AI พูดได้ว่านี่เป็นโอลิมปิกที่คณิตศาสตร์ได้เฉิดฉายที่สุดเท่าที่โลกเคยมีมา สื่อต่างประเทศบางเจ้าถึงกับขนานนามโอลิมปิกครั้งนี้เป็นโอลิมปิกแห่งข้อมูล มีการใช้คณิตศาสตร์ ข้อมูล และ AI ตลบอบอวลไปทั่วทั้งงาน ตั้งแต่ส่วนที่เกี่ยวข้องกับการแข่งกีฬาโดยตรง สนามที่ใช้แข่งขัน ความยุติธรรม ไปจนถึงชีวิตความเป็นอยู่ของนักกีฬา
รู้เขารู้เรา รบร้อยครั้งชนะร้อยครั้ง
ในสายตาของบางคน คณิตศาสตร์กับกีฬาดูจะเป็นอะไรที่อยู่คนละโลกกัน อันหนึ่งเป็นเรื่องของสมอง ส่วนอีกอันเป็นเรื่องของศักยภาพและความสามารถทางร่างกาย แต่ใครที่ดูกีฬาจริงๆ จังๆ น่าจะรู้ดีว่ากีฬามีอะไรมากกว่านั้น แน่นอนว่าศักยภาพและความสามารถทางร่างกายก็สำคัญ แต่แผนการเล่น เทคนิค และกลยุทธเองก็สำคัญ โดยเฉพาะกีฬาที่เล่นกันเป็นทีม
ข้อมูลและคณิตศาสตร์
ทำให้เรามองเห็นสิ่งที่เคยมองไม่เห็น
หนึ่งในภาพที่แชร์กันในโลกอินเตอร์เน็ตของคาร์ล เรซีเน (Carl Recine) เป็นภาพกระดานในมือของฟิลิปป์ เบลน (Philippe Blain) หัวหน้าโค้ชวอลเลย์บอลหญิงทีมชาติญี่ปุ่นที่ปรากฏข้อมูลเกี่ยวกับผู้เล่นฝ่ายตรงข้าม ข้อมูลในที่นี้ไม่ได้หมายถึงแค่ชื่อ หมายเลข หรืออะไรพื้นฐานๆ อย่างพวกส่วนสูงหรือน้ำหนัก แต่สิ่งที่อยู่บนกระดานในมือเธอแทคติกและสไตล์การเล่นของผู้เล่นฝ่ายตรงข้ามแต่ละคน ผ่านลูกศรที่โยงไปโยงมาและรูปเรขาคณิตที่ดูยุบยับ สิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ในวงการกีฬา
แม้ว่าหลังแข่งแต่ละแมทช์คนดูจะได้เห็นค่าทางสถิติบางอย่างบนจอ แต่ข้อมูลที่เหล่าโค้ชใช้เอาไปวิเคราะห์การเล่นนั้นซับซ้อนกว่านั้นมาก มันไม่ใช่แค่เรื่องว่าใครทำแต้มได้กี่แต้ม แต่ข้อมูลสามารถลงลึกไปถึงว่าผู้เล่นแต่ละคนเคลื่อนไหวอย่างไร มีจุดอ่อนเกิดขึ้นตรงไหน สิ่งนี้จะช่วยให้ทีมโค้ชสามารถหาทางอุดรอยรั่วของทีมตัวเอง และหาทางแก้เกมของฝ่ายตรงข้ามได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงไม่แปลกที่จะมีนักวิเคราะห์ข้อมูลที่เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์และสถิติอยู่เบื้องหลังทีมกีฬาทั้งหลาย รวมทั้งในโอลิมปิกครั้งนี้ด้วย
การเลือกผู้เล่นลงสนามก็เช่นกัน อย่างเช่นการจัดเลือกนักกีฬาเพื่อจัดทีมว่ายน้ำผลัดผสม 4×100 สิ่งที่ทีมต้องทำคือการเลือกนักว่ายน้ำชายสองหญิงสองเพื่อลงแข่งในแต่ละท่า คำถามคือพวกเขาควรเลือกอย่างไร เกร็ก มีฮาน (Greg Meehan) โค้ชทีมชาติอเมริกาเล่าว่าการจัดนักกีฬาลงแข่งทีมผลัดผสมนั้นยากกว่าแบบผลัดไม่ผสมมาก ในกรณีของผลัดไม่ผสมพวกเขาก็แค่เลือกคนที่ว่ายเร็วที่สุดของแต่ละท่าในทีมไปแข่งในท่านั้น ก็จบ ได้ทีมสี่คนแล้ว แต่พอเป็นผลักผสมที่ต้องเลือกชายสองหญิงสองด้วยแล้วนั้น คราวนี้ปัจจัยที่พวกเขาต้องเอามาคิดคำนวณก็จะเพิ่มขึ้น และแน่นอน พวกเขาใช้คณิตศาสตร์ ไม่ใช่สัญชาติญาณ
พวกเขาคิดคำนวณโดยเอารายชื่อผู้เข้าแข่งขันทีมอื่นๆ มากาง คาดการณ์ว่าชาติอื่นจะจัดทัพนักกีฬาอย่างไร ใครจะต้องไปว่ายอยู่ข้างๆ กับประเทศไหน รวมเข้ากับข้อมูลนักกีฬาแต่ละคนของพวกเขา ใครถนัดท่าไหน ใครถนัดลำดับไหน เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะได้ทีมที่แข็งแกร่งที่สุด
ฝึกซ้อม ฝึกซ้อม ฝึกซ้อม
ไม่ใช่แค่กีฬาประเภททีม แต่คณิตศาสตร์และข้อมูลก็เข้ามามีบทบาทกับนักกีฬาประเภทเดี่ยวก็ไม่ต่างกัน คุณอาจจะกำลังสงสัยว่าพอเป็นกีฬาเดี่ยวแล้วต้องวางแผนอะไรด้วยหรอ คำตอบก็คือต้องวาง ท่วงท่าที่นักว่ายน้ำวาดมือลงไป จังหวะการก้าวขาและแกว่งแขนของนักวิ่ง หรือการเคลื่อนไหวไปมาเพื่อออกและหลบอาวุธของนักยูโด สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นเองมั่วๆ ตามสัญชาติญาณ แต่เกิดจากการออกแบบ วางแผน และที่สำคัญที่สุดคือฝึกฝน มันอาจจะง่ายที่จะบอกว่าควรจ้วงมือลงไปในน้ำยังไง แต่นักว่ายน้ำจะทำได้อย่างที่ควรจะทำหรือเปล่าคือปัญหา
นึกภาพถึงตอนที่เราเรียนว่ายน้ำสมัยเด็กๆ แล้วครูบอกว่าเราว่ายท่าไม่ถูกต้อง สิ่งที่ครูทำคือใช้ตาดูเราว่าย และใช้ประสบการณ์ของครูเพื่อบอกเราว่าควรแก้ไขเป็นอย่างไร แต่ลองคิดว่าถ้าเราไม่ต้องหวังพึ่งตาครู แต่สามารถจับการเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์ของนักกีฬาแล้ววิเคราะห์ออกมาได้เลยล่ะว่าควรแก้ไขตรงไหน สิ่งนี้อาจฟังดูเกินเหตุแต่มันเกิดขึ้นจริงแล้วด้วยเทคโนโลยี digital twin ซึ่งอยู่เบื้องหลัง 2 เหรียญทองและ 2 เหรียญเงินของเคท โดกลาส (Kate Douglass) นักว่ายน้ำและนักสถิติชาวอเมริกา
เธอและเคน โอโนะ (Ken Ono) ศาสตราจารย์ด้านคณิตศาสตร์แห่ง Emory University สร้างระบบที่ว่านี้ขึ้นมาด้วยการการติดเซนเซอร์ไว้ที่ตัวของนักว่ายน้ำ แล้วใช้ค่าจากเซนเซอร์เหล่านี้มาจำลองการเคลื่อนไหวคนที่ว่ายอยู่ เหมือนกับการสร้างเราอีกคนหนึ่งในโลกดิจิทัลขึ้นมา สิ่งนี้จะช่วยให้โค้ชหรือตัวนักว่ายน้ำเองสามารถมองเห็นท่วงท่าการเคลื่อนไหวของตัวเองในน้ำได้อย่างแม่นยำและชัดเจน
From @kaatedouglass
โดยเทคโนโลยีนี้ประกอบขึ้นมาจากความรู้หลายศาสตร์ เราต้องมีเซนเซอร์ที่เล็กและทำให้บางมากพอให้สามารถติดอยู่บนร่างกายของนักว่ายน้ำได้โดยไม่ไปกระทบการว่ายของพวกเขา ข้อมูลจากเซนเซอร์จะต้องถูกนำมาสร้างเป็นฝาแฝดของนักว่ายด้วยเทคนิคทางคอมพิวเตอร์ สมการคณิตศาสตร์ ร่วมกันสมการทางฟิสิกส์เกี่ยวกับกระแสน้ำในสระ ก่อนที่จะสรุปออกมาเป็นผลลัพธ์เพื่อวิเคราะห์และพัฒนาการว่ายสำหรับนักว่ายคนนั้นๆ ในสระนั้นๆ โดยเฉพาะ
หรือเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพวิดีโออย่าง 3D athlete tracking (3DAT) ที่จะแปลงวีดีโอนักกีฬาที่กำลังวิ่ง วิเคราะห์ภาพการเคลื่อนไหวร่างกายพวกเขา และสร้างออกมาเป็นโมเดลสามมิติว่าพวกเขาเคลื่อนไหวอย่างไร เทคโนโลยีนี้ช่วยให้โค้ชและนักวิ่งสามารถวางแผนและแก้ไขจุดบกพร่องของการวิ่งได้อย่างแม่นยำ แบบเดียวกับที่ digital twin ทำให้กับนักว่ายน้ำ ยิ่งไปกว่านั้นเทคโนโลยีการสร้างภาพสามมิติจากกล้องหลายๆ ตัวยังสามารถเอามาใช้สร้างประสบการณ์ดูถ่ายทอดสดแบบใหม่ๆ ที่เราได้เห็นกันไปแล้วในการแข่งขันต่างๆ อย่างเช่นการรีรันจังหวะกระโดดของนักกีฬาแบบหมุนรอบทิศทาง เพื่อเพิ่มอรรถรสในการดูกีฬาอีกด้วย
ไปให้ไกลกว่านั้น การแข่งขันโต้คลื่นที่ไปแข่งกันไกลถึงเกาะ Tahiti ในหมู่เกาะ French Polynesia กลางมหาสมุทรแปซิฟิกก็ต้องใช้เทคโนโลยีการพยากรณ์คลื่นเพื่อวางแผนการแข่งขัน เนื่องจากว่าการแข่งขันโต้คลื่นนั้นจัดในทะเลจริงๆ คลื่นก็เป็นของจริง ซึ่งในการแข่งขันโต้คลื่นนั้น รูปร่าง หน้าตา ขนาด และมุมของคลื่นนั้นส่งผลต่อผลการแข่งขันเป็นอย่างมาก ทีมที่สามารถพยากรณ์หน้าตาของคลื่นที่จะเกิดในวันนั้นๆ ได้อย่างแม่นยำกว่าก็จะสามารถวางแผนหาทางรับมือกับมันให้ได้ดีมากกว่า ซึ่งก็ต้องเป็นงานของคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นเดิม
แม้เทคโนโลยีพวกนี้บางอย่างจะมี และถูกประยุกต์ใช้กันอยู่ในหลาย ๆ วงการอยู่แล้ว แต่การที่วงการกีฬาจะหยิบมันมาใช้ก็ไม่ใช่ว่าจะทำกันได้เลยง่าย ๆ แต่ละประเทศเองก็ต้องต่างซุ่มวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีของมาพัฒนานักกีฬาของตัวเองให้แข็งแกร่งกว่าประเทศอื่นๆ
อย่างทีมยูโดของประเทศบราซิลที่ใช้โปรแกรมที่ชื่อว่า iSports Judo เพื่อมาฝึกฝนนักกีฬาของพวกเขา โปรแกรมที่ว่านี้เป็นความร่วมมือระหว่างคณะกรรมการโอลิมปิกแห่งชาติบราซิลร่วมกับมหาวิทยาลัยเซาเปาโล โดยมีองค์ความรู้คณิตศาสตร์และสถิติเป็นพื้นฐาน สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการที่นักกีฬาสักคนจะประสบความสำเร็จในการแข่งขันกีฬา แม้ตัวเขาเองจะเป็นองค์ประกอบสำคัญก็จริง แต่ปฏิเสธไม่ได้ว่าองค์ความรู้และทีมที่อยู่เบื้องหลังก็สำคัญไม่แพ้กัน และหลายๆ อย่างเป็นเรื่องของรัฐที่ต้องสนับสนุน
การจัดงานที่แสนประณีต
ไม่ใช่แค่จากฝั่งโค้ชและนักกีฬา แต่สนามแข่งขันโอลิมปิกครั้งนี้ก็ยังมีคณิตศาสตร์คอยรับบทหนักอยู่เบื้องหลังเช่นกัน อย่างลู่วิ่งสำหรับแข่งกรีฑาที่ได้รับการชื่นชมเป็นอย่างมาก ไม่ใช่แค่สีม่วงที่ดูสดใสแปลกตา แต่การออกแบบของมันยังถูกพูดถึงมากว่ามีส่วนทำให้นักกีฬาสามารถทำลายสถิติโลกได้เป็นจำนวนมาก
พื้นลู่วิ่งมีผลอย่างมากต่อความเร็ว นึกภาพว่าเวลาเราวิ่งบนพื้นทรายกับบนพื้นปูนก็ได้ พื้นที่นุ่มยวบยาบจะทำให้นักวิ่งทำความเร็วได้น้อยกว่าเมื่อเทียบกับพื้นที่แข็ง โดยพื้นลู่วิ่งสีม่วงในการแข่งขันโอลิมปิกครั้งนี้นั้นถูกออกแบบมาเป็นพิเศษโดยบริษัท Mondo ที่มีชื่อเสียงเรื่องการทำพื้นสนามได้ดีจนนักกีฬาสามารถทำลายสถิติโลกบนลู่วิ่งของ Mondo ได้เป็นมากมาย
Andrea Marenghi ผู้จัดการฝ่ายวิจัยและพัฒนาของ Mondo เล่าว่านักวิจัยของพวกเขาสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ผนวกเอาความรู้ทางวิศวกรรมศาสตร์ ฟิสิกส์ และเคมี เพื่อออกแบบเป็นพื้นลู่วิ่งสีม่วงอันนี้ เขาเล่าว่าพวกเขาทดสอบด้วยการจำลองนับครั้งไม่ถ้วน ถูกทดสอบทางสถิติด้วยแบบจำลองต่างๆ จนออกมาเป็นแบบที่ดีที่สุดสำหรับนักวิ่ง เพื่อให้พวกเขาได้เฉิดฉายที่สุดในการแข่งขัน
Thailand’s Panipak Wongpattanakit (R) and China’s Guo Qing compete in the taekwondo women’s -49kg gold medal bout of the Paris 2024 Olympic Games at the Grand Palais in Paris on August 7, 2024. (Photo by David GRAY / AFP)
นอกจากนั้น ความยุติธรรมของการแข่งขันกีฬาก็เป็นสิ่งที่ทุกคนอยากให้มี เทคโนโลยีต่างๆ ก็เข้ามามีบทบาทมากขึ้นในเรื่องนี้ อย่างเทคโนโลยีการดูภาพย้อนหลังว่าลูกลงหรือลูกออก กล่องความละเอียดสูงที่บอกว่าได้ว่าใครถึงเส้นชัยเป็นคนแรกแม้จะทำเวลาต่างกันเพียงเสี้ยววินาที เซนเซอร์ที่ติดอยู่บนตัวของนักเทควันโดเพื่อวัดว่าเตะโดนตรงไหน
ไปจนถึงกีฬาที่ให้คะแนนด้วยเกณฑ์จากคนอย่างพวกยิมนาสติก ที่อาจจะมีความไม่เที่ยงของคะแนนได้จากปัจจัยหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็นอคติส่วนตัว ความเหนื่อยเมื่อยล้าของกรรมการ หรือแม้แต่เรื่องเล็กๆ น้อยๆ อย่างสภาพอากาศที่ร้อนเกิดไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแข่งขันที่เปิดแอร์ไม่ได้เพราะลมอาจจะไปส่งผลต่อริบบิ้นของนักกีฬา ปัจจัยพวกนี้อาจจะส่งผลต่อความไม่เที่ยงของคะแนนได้ การเปรียบเทียบและรวมคะแนนระหว่างกรรมการแต่ละคนด้วยวิธีการทางสถิติที่เหมาะสมจึงเข้ามามีบทบาทเพื่อแก้ความไม่เที่ยงของกรรมการเหล่านี้
แน่นอน ทั้งหมดนี้ไม่ได้กำลังจะมาอวยปารีสว่าจัดโอลิมปิกได้ล้ำมากๆ มีการใช้ความรู้เกี่ยวกับคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และ AI ได้อย่างดีมาก เพราะมันเป็นเรื่องของยุคสมัย ในวันที่เทคโนโลยีพวกนี้มันเข้าไปมีบทบาทในทุกวงการอย่างที่เป็นอยู่ตอนนี้ ไม่ใช่เรื่องแปลกอะไรที่ปารีส 2024 จะเต็มไปด้วยอะไรพวกนี้ ถ้าไม่ใช้ต่างหากที่แปลก แม้ช่วงเวลา 4 ปีอาจจะฟังดูเหมือนไม่ยาวนัก แต่ในวันที่เทคโนโลยีมันพัฒนาไปข้างหน้าด้วยอัตราเร่งที่ไม่มีอะไรฉุดอยู่อย่างนี้ มันก็น่าสนใจที่จะถามว่า จะเกิดอะไรขึ้นอีกบ้างในโอลิมปิกครั้งหน้าที่ลอสแอนเจลิส 2028 องค์ความรู้ต่างๆ จะถูกนำไปใช้อย่างไรอีกบ้าง โฉมหน้าของวงการกีฬาโลกจะกลายเป็นอย่างไร สารภาพว่าผมเองก็เดาไม่ถูกเหมือนกัน
อ้างอิงจาก
