TacticAI: Aprovechar la IA para mejorar el entrenamiento y la estrategia de fútbol

El fútbol, ​​también conocido como fútbol, ​​se destaca como uno de los deportes más disfrutados a nivel mundial. Más allá de las habilidades físicas mostradas en el campo, son los matices estratégicos los que aportan profundidad y emoción al juego. Como señaló el exdelantero del fútbol alemán Lukas Podolsky: “El fútbol es como el ajedrez, pero sin dados”.

DeepMind, conocida por su experiencia en juegos estratégicos con éxitos en Ajedrez y Go, Se ha asociado con Liverpool FC presentar TácticaAI. Este sistema de IA está diseñado para ayudar a los entrenadores y estrategas de fútbol a perfeccionar las estrategias de juego, centrándose específicamente en optimizar los tiros de esquina, un aspecto crucial del juego de fútbol.

En este artículo, analizaremos más de cerca TacticAI y exploraremos cómo se desarrolla esta tecnología innovadora para mejorar el entrenamiento de fútbol y el análisis de estrategias. TacticAI utiliza aprendizaje profundo geométrico y graficar redes neuronales (GNN) como sus componentes fundamentales de IA. Estos componentes se presentarán antes de profundizar en el funcionamiento interno de TacticAI y su impacto transformador en la estrategia del fútbol y más allá.

Aprendizaje profundo geométrico y redes neuronales gráficas

El aprendizaje profundo geométrico (GDL) es una rama especializada de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) centrada en el aprendizaje a partir de datos geométricos estructurados o no estructurados, como gráficos y redes que tienen relaciones espaciales inherentes.

Las redes neuronales gráficas (GNN) son redes neuronales diseñadas para procesar datos estructurados en gráficos. Destacan en la comprensión de las relaciones y dependencias entre entidades representadas como nodos y aristas en un gráfico.

Los GNN aprovechan la estructura del gráfico para propagar información entre nodos, capturando dependencias relacionales en los datos. Este enfoque transforma las características de los nodos en representaciones compactas, conocidas como incrustaciones, que se utilizan para tareas como clasificación de nodos, predicción de enlaces y clasificación de gráficos. Por ejemplo, en analítica deportiva, los GNN toman la representación gráfica de los estados del juego como entrada y aprenden las interacciones de los jugadores para predecir resultados, valorar a los jugadores, identificar momentos críticos del juego y analizar decisiones.

Modelo táctico de IA

El modelo TacticAI es un sistema de aprendizaje profundo que procesa datos de seguimiento de jugadores en cuadros de trayectoria para predecir tres aspectos de los tiros de esquina, incluido el receptor del tiro (quién tiene más probabilidades de recibir el balón), determina la probabilidad de tiro (se ejecutará el tiro) y sugiere ajustes de posicionamiento de los jugadores (cómo posicionar a los jugadores para aumentar/disminuir la probabilidad de tiro).

Así es como es TacticAI desarrollado:

• Recopilación de datos: TacticAI utiliza un conjunto de datos completo de más de 9,000 tiros de esquina de temporadas de la Premier League, seleccionados de los archivos del Liverpool FC. Los datos incluyen varias fuentes, incluidos marcos de trayectoria espacio-temporal (datos de seguimiento), datos de flujo de eventos (anotar eventos de juegos), perfiles de jugadores (alturas, pesos) y datos diversos del juego (información del estadio, dimensiones de la cancha).
• Preprocesamiento de datos: los datos se alinearon utilizando ID de juego y marcas de tiempo, filtrando tiros de esquina no válidos y completando los datos faltantes.
• Transformación y preprocesamiento de datos: los datos recopilados se transforman en estructuras gráficas, con los jugadores como nodos y bordes que representan sus movimientos e interacciones. Los nodos se codificaron con características como posiciones de jugadores, velocidades, alturas y pesos. Los bordes se codificaron con indicadores binarios de pertenencia al equipo (si los jugadores son compañeros u oponentes).
• Modelado de datos: los GNN procesan datos para descubrir relaciones complejas entre jugadores y predecir los resultados. Al utilizar clasificación de nodos, clasificación de gráficos y modelado predictivo, los GNN se utilizan para identificar receptores, predecir probabilidades de tiro y determinar posiciones óptimas de jugadores, respectivamente. Estos resultados brindan a los entrenadores información útil para mejorar la toma de decisiones estratégicas durante los tiros de esquina.
• Integración del modelo generativo: TacticAI incluye una herramienta generativa que ayuda a los entrenadores a ajustar sus planes de juego. Ofrece sugerencias para ligeras modificaciones en la posición y los movimientos de los jugadores, con el objetivo de aumentar o disminuir las posibilidades de que se realice un tiro, dependiendo de lo que sea necesario para la estrategia del equipo.

Impacto de TacticAI más allá del fútbol

El desarrollo de TacticAI, si bien se centra principalmente en el fútbol, ​​tiene implicaciones más amplias e impactos potenciales más allá del fútbol. Algunos posibles impactos futuros son los siguientes:

• Avance de la IA en los deportes: TacticAI podría desempeñar un papel importante en el avance de la IA en diferentes campos deportivos. Puede analizar eventos de juegos complejos, gestionar mejor los recursos y anticipar movimientos estratégicos, ofreciendo un impulso significativo al análisis deportivo. Esto puede conducir a una mejora significativa de las prácticas de entrenamiento, la mejora de la evaluación del desempeño y el desarrollo de los jugadores en deportes como el baloncesto, el cricket, el rugby y más.
• Mejoras en la IA militar y de defensa: utilizando los conceptos básicos de TacticAI, las tecnologías de IA podrían conducir a mejoras importantes en la estrategia militar y de defensa y en el análisis de amenazas. A través de la simulación de diferentes condiciones del campo de batalla, proporcionando información sobre la optimización de recursos y pronosticando amenazas potenciales, los sistemas de inteligencia artificial inspirados en el enfoque de TacticAI podrían ofrecer apoyo crucial para la toma de decisiones, aumentar la conciencia situacional y aumentar la efectividad operativa del ejército.
• Descubrimientos y progreso futuro: el desarrollo de TacticAI enfatiza la importancia de la colaboración entre los conocimientos humanos y el análisis de la IA. Esto resalta oportunidades potenciales para avances colaborativos en diferentes campos. A medida que exploramos la toma de decisiones respaldada por IA, los conocimientos obtenidos del desarrollo de TacticAI podrían servir como pautas para futuras innovaciones. Estas innovaciones combinarán algoritmos avanzados de IA con conocimiento de dominio especializado, lo que ayudará a abordar desafíos complejos y lograr objetivos estratégicos en varios sectores, expandiéndose más allá del deporte y la defensa.

Lo más importante es...

TacticAI representa un salto significativo en la fusión de la IA con la estrategia deportiva, particularmente en el fútbol, ​​al refinar los aspectos tácticos de los tiros de esquina. Desarrollado a través de una asociación entre DeepMind y Liverpool FC, ejemplifica la fusión del conocimiento estratégico humano con tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje profundo geométrico y las redes neuronales gráficas. Más allá del fútbol, ​​los principios de TacticAI tienen el potencial de transformar otros deportes, así como campos como la defensa y las operaciones militares, al mejorar la toma de decisiones, la optimización de recursos y la planificación estratégica. Este enfoque pionero subraya la creciente importancia de la IA en los ámbitos analíticos y estratégicos, prometiendo un futuro en el que el papel de la IA en el apoyo a las decisiones y el desarrollo estratégico se extenderá a varios sectores.