TacticAI: Nutzung von KI zur Verbesserung von Fußballtraining und -strategie

Fußball, auch Fußball genannt, gilt weltweit als eine der beliebtesten Sportarten. Neben den auf dem Spielfeld gezeigten körperlichen Fähigkeiten sind es die strategischen Nuancen, die dem Spiel Tiefe und Spannung verleihen. Der ehemalige deutsche Fußballstürmer Lukas Podolsky sagte einmal: „Fußball ist wie Schach, nur ohne Würfel.“

DeepMind, bekannt für seine Expertise im strategischen Gaming mit Erfolgen in Schach und GoMit Partnerschaft zusammen Liverpool FC vorstellen TacticAI. Dieses KI-System soll Fußballtrainer und -strategen bei der Verfeinerung von Spielstrategien unterstützen, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der Optimierung von Eckbällen liegt – einem entscheidenden Aspekt des Fußballspiels.

In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf TacticAI und untersuchen, wie diese innovative Technologie entwickelt wird, um Fußballtraining und Strategieanalyse zu verbessern. TacticAI nutzt geometrisches tiefes Lernen und Graphische neuronale Netze (GNNs) als seine grundlegenden KI-Komponenten. Diese Komponenten werden vorgestellt, bevor wir uns mit dem Innenleben von TacticAI und seinen transformativen Auswirkungen auf die Fußballstrategie und darüber hinaus befassen.

Geometrisches Deep Learning und graphische neuronale Netze

Geometrisches Deep Learning (GDL) ist ein spezialisierter Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), der sich auf das Lernen aus strukturierten oder unstrukturierten geometrischen Daten wie Diagrammen und Netzwerken mit inhärenten räumlichen Beziehungen konzentriert.

Graph Neural Networks (GNNs) sind neuronale Netze, die zur Verarbeitung graphstrukturierter Daten entwickelt wurden. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Entitäten verstehen, die als Knoten und Kanten in einem Diagramm dargestellt werden.

GNNs nutzen die Graphstruktur, um Informationen über Knoten hinweg zu verbreiten und relationale Abhängigkeiten in den Daten zu erfassen. Dieser Ansatz wandelt Knotenmerkmale in kompakte Darstellungen um, die als bezeichnet werden Einbettungen, die für Aufgaben wie Knotenklassifizierung, Linkvorhersage und Diagrammklassifizierung verwendet werden. Zum Beispiel in SportanalyseGNNs verwenden die grafische Darstellung von Spielzuständen als Eingabe und lernen Spielerinteraktionen für Ergebnisvorhersagen, Spielerbewertungen, die Identifizierung kritischer Spielmomente und Entscheidungsanalysen.

TacticAI-Modell

Das TacticAI-Modell ist ein Deep-Learning-System, das Spielerverfolgungsdaten in Flugbahnrahmen verarbeitet, um drei Aspekte der Eckbälle vorherzusagen, einschließlich des Empfängers des Schusses (wer den Ball am wahrscheinlichsten erhält) und der Bestimmung der Schusswahrscheinlichkeit (wird der Schuss ausgeführt). und schlägt Anpassungen der Spielerpositionierung vor (wie man die Spieler positioniert, um die Schusswahrscheinlichkeit zu erhöhen/verringern).

So ist die TacticAI entwickelt:

• Datenerfassung: TacticAI verwendet einen umfassenden Datensatz von über 9,000 Eckbällen aus Premier-League-Saisons, zusammengestellt aus den Archiven des FC Liverpool. Die Daten umfassen verschiedene Quellen, darunter räumlich-zeitliche Flugbahnrahmen (Verfolgungsdaten), Ereignisstromdaten (Kommentierung von Spielereignissen), Spielerprofile (Größen, Gewichte) und verschiedene Spieldaten (Stadioninformationen, Spielfeldabmessungen).
• Datenvorverarbeitung: Die Daten wurden anhand von Spiel-IDs und Zeitstempeln abgeglichen, ungültige Eckbälle herausgefiltert und fehlende Daten ergänzt.
• Datentransformation und Vorverarbeitung: Die gesammelten Daten werden in Diagrammstrukturen umgewandelt, wobei die Spieler als Knoten und Kanten ihre Bewegungen und Interaktionen darstellen. Knoten wurden mit Merkmalen wie Spielerpositionen, Geschwindigkeiten, Höhen und Gewichten codiert. Kanten wurden mit binären Indikatoren der Teamzugehörigkeit codiert (ob Spieler Teamkollegen oder Gegner sind).
• Datenmodellierung: GNNs verarbeiten Daten, um komplexe Spielerbeziehungen aufzudecken und die Ergebnisse vorherzusagen. Mithilfe von Knotenklassifizierung, Diagrammklassifizierung und prädiktiver Modellierung werden GNNs zur Identifizierung von Empfängern, zur Vorhersage von Schusswahrscheinlichkeiten bzw. zur Bestimmung optimaler Spielerpositionen verwendet. Diese Ergebnisse liefern Trainern umsetzbare Erkenntnisse, um die strategische Entscheidungsfindung bei Eckbällen zu verbessern.
• Generative Modellintegration: TacticAI enthält ein generatives Tool, das Trainer bei der Anpassung ihrer Spielpläne unterstützt. Es bietet Vorschläge für geringfügige Modifikationen der Spielerpositionierung und -bewegungen mit dem Ziel, die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuss ausgeführt wird, entweder zu erhöhen oder zu verringern, je nachdem, was für die Strategie des Teams erforderlich ist.

Auswirkungen von TacticAI über den Fußball hinaus

Die Entwicklung von TacticAI konzentriert sich zwar in erster Linie auf Fußball, hat jedoch weitreichendere Auswirkungen und potenzielle Auswirkungen über den Fußball hinaus. Einige mögliche zukünftige Auswirkungen sind wie folgt:

• Förderung der KI im Sport: TacticAI könnte eine wesentliche Rolle bei der Weiterentwicklung der KI in verschiedenen Sportbereichen spielen. Es kann komplexe Spielereignisse analysieren, Ressourcen besser verwalten und strategische Schritte vorhersehen, was der Sportanalyse einen bedeutenden Schub verleiht. Dies kann zu einer deutlichen Verbesserung der Trainerpraktiken, einer Verbesserung der Leistungsbewertung und der Entwicklung von Spielern in Sportarten wie Basketball, Cricket, Rugby und darüber hinaus führen.
• Verbesserungen der Verteidigungs- und Militär-KI: Durch die Nutzung der Kernkonzepte von TacticAI könnten KI-Technologien zu erheblichen Verbesserungen in der Verteidigungs- und Militärstrategie sowie der Bedrohungsanalyse führen. Durch die Simulation verschiedener Gefechtsbedingungen, die Bereitstellung von Erkenntnissen zur Ressourcenoptimierung und die Vorhersage potenzieller Bedrohungen könnten vom Ansatz von TacticAI inspirierte KI-Systeme entscheidende Entscheidungsunterstützung bieten, das Situationsbewusstsein stärken und die operative Effektivität des Militärs steigern.
• Entdeckungen und zukünftige Fortschritte: Die Entwicklung von TacticAI unterstreicht die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen menschlichen Erkenntnissen und KI-Analysen. Dies zeigt potenzielle Möglichkeiten für gemeinsame Fortschritte in verschiedenen Bereichen auf. Während wir die KI-gestützte Entscheidungsfindung erforschen, könnten die Erkenntnisse aus der Entwicklung von TacticAI als Leitlinien für zukünftige Innovationen dienen. Diese Innovationen werden fortschrittliche KI-Algorithmen mit spezialisiertem Fachwissen kombinieren und dabei helfen, komplexe Herausforderungen zu bewältigen und strategische Ziele in verschiedenen Sektoren zu erreichen, die über Sport und Verteidigung hinausgehen.

Fazit

TacticAI stellt einen bedeutenden Schritt bei der Verschmelzung von KI und Sportstrategie, insbesondere im Fußball, dar, indem es die taktischen Aspekte von Eckbällen verfeinert. Es wurde im Rahmen einer Partnerschaft zwischen DeepMind und Liverpool FC entwickelt und ist ein Beispiel für die Verschmelzung menschlicher strategischer Erkenntnisse mit fortschrittlichen KI-Technologien, einschließlich geometrischem Deep Learning und graphischen neuronalen Netzen. Über den Fußball hinaus haben die Prinzipien von TacticAI das Potenzial, andere Sportarten sowie Bereiche wie Verteidigung und Militäreinsätze zu verändern, indem sie die Entscheidungsfindung, Ressourcenoptimierung und strategische Planung verbessern. Dieser bahnbrechende Ansatz unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI in analytischen und strategischen Bereichen und verspricht eine Zukunft, in der sich die Rolle der KI bei der Entscheidungsunterstützung und strategischen Entwicklung über verschiedene Sektoren erstreckt.