TacticAI: aprofitar la IA per millorar l'entrenament i l'estratègia de futbol

El futbol, ​​també conegut com a futbol, ​​destaca com un dels esports més gaudits a nivell mundial. Més enllà de les habilitats físiques que es mostren al camp, són els matisos estratègics els que aporten profunditat i emoció al joc. Com va comentar l'antic davanter alemany Lukas Podolsky, "el futbol és com els escacs, però sense els daus".

DeepMind, conegut per la seva experiència en jocs estratègics amb èxits a Escacs i Go, S'ha associat amb Liverpool FC introduir TàcticaAI. Aquest sistema d'IA està dissenyat per donar suport als entrenadors i estrategs de futbol a perfeccionar les estratègies de joc, centrant-se específicament en l'optimització dels llançaments de cantonada, un aspecte crucial del joc de futbol.

En aquest article, analitzarem TacticAI amb més detall, explorant com es desenvolupa aquesta tecnologia innovadora per millorar l'entrenament de futbol i l'anàlisi d'estratègia. TacticAI utilitza aprenentatge profund geomètric i xarxes neuronals gràfics (GNN) com els seus components fonamentals d'IA. Aquests components s'introduiran abans d'aprofundir en el funcionament intern de TacticAI i el seu impacte transformador en l'estratègia futbolística i més enllà.

Aprenentatge profund geomètric i xarxes neuronals gràfics

L'aprenentatge profund geomètric (GDL) és una branca especialitzada de la intel·ligència artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic (ML) centrada en l'aprenentatge a partir de dades geomètriques estructurades o no estructurades, com ara gràfics i xarxes que tenen relacions espacials inherents.

Les xarxes neuronals de gràfics (GNN) són xarxes neuronals dissenyades per processar dades estructurades en gràfics. Destaquen per entendre les relacions i dependències entre entitats representades com a nodes i arestes en un gràfic.

Els GNN aprofiten l'estructura del gràfic per propagar informació entre nodes, capturant les dependències relacionals de les dades. Aquest enfocament transforma les característiques del node en representacions compactes, conegudes com incrustacions, que s'utilitzen per a tasques com ara classificació de nodes, predicció d'enllaços i classificació de gràfics. Per exemple, en analítica esportiva, els GNN prenen la representació gràfica dels estats del joc com a entrada i aprenen les interaccions del jugador, per a la predicció de resultats, la valoració del jugador, la identificació de moments crítics del joc i l'anàlisi de decisions.

Model TacticAI

El model TacticAI és un sistema d'aprenentatge profund que processa les dades de seguiment del jugador en fotogrames de trajectòria per predir tres aspectes dels llançaments de cantonada, inclòs el receptor del tir (qui és més probable que rebi la pilota), determina la probabilitat de tir (es farà el tir) , i suggereix ajustos de posicionament dels jugadors (com posicionar els jugadors per augmentar/disminuir la probabilitat de tir).

Així és com és el TacticAI desenvolupat:

• Recollida de dades: TacticAI utilitza un conjunt de dades complet de més de 9,000 córners de les temporades de la Premier League, seleccionats dels arxius del Liverpool FC. Les dades inclouen diverses fonts, com ara marcs de trajectòria espai-temporal (dades de seguiment), dades de flux d'esdeveniments (anotació d'esdeveniments de joc), perfils de jugadors (altures, pesos) i dades de joc diverses (informació de l'estadi, dimensions del terreny de joc).
• Preprocessament de dades: les dades es van alinear mitjançant identificadors de joc i segells de temps, filtrant els tirs de cantonada no vàlids i omplint les dades que falten.
• Transformació de dades i preprocessament: les dades recollides es transformen en estructures de gràfics, amb els jugadors com a nodes i vores que representen els seus moviments i interaccions. Els nodes es van codificar amb funcions com les posicions dels jugadors, les velocitats, les altures i els pesos. Les vores es van codificar amb indicadors binaris de pertinença a l'equip (si els jugadors són companys d'equip o oponents).
• Modelització de dades: els GNN processen dades per descobrir relacions complexes amb els jugadors i predir les sortides. Mitjançant l'ús de la classificació de nodes, la classificació de gràfics i el modelatge predictiu, les GNN s'utilitzen per identificar receptors, predir probabilitats de tir i determinar les posicions òptimes dels jugadors, respectivament. Aquests resultats proporcionen als entrenadors informació útil per millorar la presa de decisions estratègiques durant els llançaments de cantonada.
• Integració del model generatiu: TacticAI inclou una eina generativa que ajuda els entrenadors a ajustar els seus plans de joc. Ofereix suggeriments per a petites modificacions en la posició i els moviments dels jugadors, amb l'objectiu d'augmentar o disminuir les possibilitats que es faci un tir, depenent del que sigui necessari per a l'estratègia de l'equip.

Impacte de TacticAI més enllà del futbol

El desenvolupament de TacticAI, tot i que es centra principalment en el futbol, ​​té implicacions més àmplies i impactes potencials més enllà del futbol. Alguns dels possibles impactes futurs són els següents:

• Avançar la IA en els esports: TacticAI podria tenir un paper important en l'avanç de la IA en diferents camps esportius. Pot analitzar esdeveniments de joc complexos, gestionar millor els recursos i anticipar moviments estratègics que ofereixen un impuls significatiu a l'analítica esportiva. Això pot comportar una millora significativa de les pràctiques d'entrenament, la millora de l'avaluació del rendiment i el desenvolupament de jugadors en esports com el bàsquet, el cricket, el rugbi i més enllà.
• Millores de la IA militar i de defensa: utilitzant els conceptes bàsics de TacticAI, les tecnologies d'IA podrien conduir a millores importants en l'anàlisi de les amenaces i l'estratègia militar i de defensa. Mitjançant la simulació de diferents condicions del camp de batalla, proporcionant informació sobre l'optimització dels recursos i pronosticant amenaces potencials, els sistemes d'IA inspirats en l'enfocament de TacticAI podrien oferir un suport crucial per a la presa de decisions, augmentar la consciència de la situació i augmentar l'eficàcia operativa de l'exèrcit.
• Descobriments i progrés futurs: el desenvolupament de TacticAI posa l'accent en la importància de la col·laboració entre els coneixements humans i l'anàlisi d'IA. Això posa en relleu les oportunitats potencials d'avenços col·laboratius en diferents camps. A mesura que explorem la presa de decisions recolzada per IA, els coneixements obtinguts del desenvolupament de TacticAI podrien servir com a directrius per a futures innovacions. Aquestes innovacions combinaran algorismes avançats d'IA amb coneixements de domini especialitzats, ajudant a abordar reptes complexos i assolir objectius estratègics en diversos sectors, expandint-se més enllà de l'esport i la defensa.

La línia de base

TacticAI representa un salt significatiu en la fusió de la IA amb l'estratègia esportiva, especialment en el futbol, ​​perfeccionant els aspectes tàctics dels tirs de cantonada. Desenvolupat a través d'una associació entre DeepMind i Liverpool FC, exemplifica la fusió de la visió estratègica humana amb tecnologies avançades d'IA, com ara l'aprenentatge profund geomètric i les xarxes neuronals de gràfics. Més enllà del futbol, ​​els principis de TacticAI tenen el potencial de transformar altres esports, així com camps com la defensa i les operacions militars, millorant la presa de decisions, l'optimització de recursos i la planificació estratègica. Aquest enfocament pioner subratlla la importància creixent de la IA en els dominis analítics i estratègics, prometent un futur on el paper de la IA en el suport a les decisions i el desenvolupament estratègic abasta diversos sectors.