TacticAI: Tekoälyn hyödyntäminen jalkapallovalmennusten ja -strategian parantamiseksi

Jalkapallo, joka tunnetaan myös nimellä jalkapallo, erottuu yhdeksi suosituimmista urheilulajeista maailmanlaajuisesti. Kentällä näkyvien fyysisten taitojen lisäksi strategiset vivahteet tuovat peliin syvyyttä ja jännitystä. Kuten entinen saksalainen jalkapallohyökkääjä Lukas Podolsky kuuluisasti huomautti: "Jalkapallo on kuin shakki, mutta ilman noppaa."

DeepMind, joka tunnetaan strategisen pelin asiantuntemuksestaan ​​ja menestystä shakki ja Go, on tehnyt yhteistyötä Liverpool FC esitellä TacticAI. Tämä tekoälyjärjestelmä on suunniteltu tukemaan jalkapallovalmentajia ja -strategeja pelistrategioiden hiomisessa keskittyen erityisesti kulmapotkujen optimointiin – jalkapallopelin ratkaisevan tärkeän näkökohdan mukaan.

Tässä artikkelissa tarkastelemme TacticAI:ta lähemmin ja tutkimme, kuinka tämä innovatiivinen tekniikka on kehitetty parantamaan jalkapallovalmennusta ja strategia-analyysiä. TacticAI käyttää geometrinen syväoppiminen ja graafin neuroverkot (GNN:t) sen perustavanlaatuisina AI-komponentteina. Nämä komponentit esitellään ennen TacticAI:n sisäistä toimintaa ja sen muuttavaa vaikutusta jalkapallostrategiaan ja sen ulkopuolelle.

Geometrinen syväoppiminen ja graafiset hermoverkot

Geometric Deep Learning (GDL) on tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) erikoisala, joka keskittyy oppimiseen strukturoidusta tai strukturoimattomasta geometrisesta tiedosta, kuten kaavioista ja verkoista, joilla on luontaisia ​​tilasuhteita.

Graph Neural Networks (GNN:t) ovat hermoverkkoja, jotka on suunniteltu käsittelemään kuvaajarakenteista dataa. He ymmärtävät erinomaisesti suhteita ja riippuvuuksia graafin solmuina ja reunoina esitettyjen entiteettien välillä.

GNN:t hyödyntävät graafirakennetta levittääkseen tietoa solmujen välillä ja vangitsevat datan relaatioriippuvuuksia. Tämä lähestymistapa muuntaa solmuominaisuudet kompakteiksi esityksiksi, jotka tunnetaan nimellä upotukset, joita käytetään tehtäviin, kuten solmujen luokitteluun, linkkien ennustamiseen ja kaavioiden luokitteluun. Esimerkiksi sisään urheiluanalytiikka, GNN:t ottavat pelin tilojen graafisen esityksen syötteenä ja oppivat pelaajien vuorovaikutuksia tulosten ennustamiseen, pelaajien arvostukseen, kriittisten pelihetkien tunnistamiseen ja päätösten analysointiin.

TacticAI malli

TacticAI-malli on syväoppimisjärjestelmä, joka käsittelee pelaajien seurantatietoja lentoratakehyksissä ennustaakseen kulmapotkujen kolme aspektia, mukaan lukien laukauksen vastaanottaja (joka todennäköisimmin vastaanottaa pallon), määrittää laukauksen todennäköisyyden (otetaanko laukaus) , ja ehdottaa pelaajien sijoittelun säätöjä (miten sijoitetaan pelaajat laukauksen todennäköisyyden lisäämiseksi/vähentämiseksi).

Näin TacticAI on kehitetty:

• Tiedonkeruu: TacticAI käyttää kattavaa tietojoukkoa, joka sisältää yli 9,000 XNUMX Valioliigan kausien kulmapotkua, jotka on kuratoitu Liverpool FC:n arkistoista. Data sisältää erilaisia ​​​​lähteitä, mukaan lukien spatio-temporaaliset lentoratakehykset (seurantatiedot), tapahtumavirtatiedot (pelitapahtumien huomautukset), pelaajaprofiilit (korkeudet, painot) ja sekalaiset pelitiedot (stadionin tiedot, kentän mitat).
• Datan esikäsittely: Tiedot kohdistettiin käyttämällä pelitunnuksia ja aikaleimoja, suodattamalla pois virheelliset kulmapotkut ja täydentämällä puuttuvia tietoja.
• Tiedon muuntaminen ja esikäsittely: Kerätyt tiedot muunnetaan graafirakenteiksi, joissa pelaajat ovat solmuja ja reunoja, jotka edustavat heidän liikkeitään ja vuorovaikutustaan. Solmut koodattiin ominaisuuksilla, kuten pelaajien sijainnit, nopeudet, korkeudet ja painot. Reunat koodattiin binääriosoittimilla joukkueen jäsenyydestä (ovatko pelaajat joukkuetovereita vai vastustajia).
• Tietojen mallintaminen: GNN:t käsittelevät tietoja monimutkaisten pelaajasuhteiden paljastamiseksi ja tulosten ennustamiseksi. Hyödyntämällä solmujen luokittelua, graafien luokittelua ja ennakoivaa mallintamista, GNN:iä käytetään vastaanottimien tunnistamiseen, laukausten todennäköisyyksien ennustamiseen ja optimaalisten pelaajien paikkojen määrittämiseen. Nämä tuotokset tarjoavat valmentajille käytännönläheisiä oivalluksia strategisen päätöksenteon tehostamiseksi kulmapotkujen aikana.
• Generatiivisen mallin integrointi: TacticAI sisältää generatiivisen työkalun, joka auttaa valmentajia muokkaamaan pelisuunnitelmiaan. Se tarjoaa ehdotuksia pieniksi muutoksiksi pelaajan sijoitteluun ja liikkeisiin, joilla pyritään joko lisäämään tai vähentämään laukauksen mahdollisuuksia sen mukaan, mitä joukkueen strategiaa varten tarvitaan.

TacticAI:n vaikutus jalkapallon lisäksi

Vaikka TacticAI:n kehittäminen keskittyy ensisijaisesti jalkapalloon, sillä on laajempia seurauksia ja mahdollisia vaikutuksia jalkapallon lisäksi. Jotkut mahdolliset tulevat vaikutukset ovat seuraavat:

• Tekoälyn edistäminen urheilussa: TacticAI:lla voi olla merkittävä rooli tekoälyn edistämisessä eri urheilukentillä. Se voi analysoida monimutkaisia ​​pelitapahtumia, hallita paremmin resursseja ja ennakoida strategisia liikkeitä, jotka tarjoavat mielekkään sysäyksen urheiluanalytiikkaan. Tämä voi johtaa valmennuskäytäntöjen merkittävään parantamiseen, suorituskyvyn arvioinnin tehostamiseen ja pelaajien kehitykseen urheilulajeissa, kuten koripallossa, kriketissä, rugbyssa ja muissa lajeissa.
• Puolustus- ja sotilaallisen tekoälyn parannukset: TacticAI:n ydinkonsepteja hyödyntäen tekoälyteknologiat voivat johtaa merkittäviin parannuksiin puolustus- ja sotilasstrategiassa ja uhka-analyysissä. Simuloimalla erilaisia ​​taistelukenttäolosuhteita, tarjoamalla resurssien optimointia ja ennakoimalla mahdollisia uhkia, TacticAI:n lähestymistavan inspiroimat tekoälyjärjestelmät voivat tarjota ratkaisevaa päätöksenteon tukea, parantaa tilannetietoisuutta ja lisätä armeijan operatiivista tehokkuutta.
• Löydöt ja tuleva edistys: TacticAI:n kehitys korostaa inhimillisen oivalluksen ja tekoälyanalyysin välisen yhteistyön merkitystä. Tämä korostaa mahdollisia yhteistyömahdollisuuksia eri aloilla. Kun tutkimme tekoälyn tukemaa päätöksentekoa, TacticAI:n kehityksestä saadut oivallukset voivat toimia suuntaviivoina tuleville innovaatioille. Nämä innovaatiot yhdistävät edistyneitä tekoälyalgoritmeja erikoistuneeseen verkkotuntemukseen, mikä auttaa vastaamaan monimutkaisiin haasteisiin ja saavuttamaan strategisia tavoitteita eri sektoreilla ja laajentamaan urheilun ja puolustuksen lisäksi.

Bottom Line

TacticAI edustaa merkittävää harppausta tekoälyn yhdistämisessä urheilustrategiaan, erityisesti jalkapallossa, hiomalla kulmapotkujen taktisia puolia. Se on kehitetty DeepMindin ja Liverpool FC:n yhteistyönä, ja se on esimerkki ihmisen strategisen näkemyksen fuusiosta edistyneisiin tekoälytekniikoihin, mukaan lukien geometrinen syväoppiminen ja graafiset hermoverkot. Jalkapallon lisäksi TacticAI:n periaatteet voivat muuttaa muita urheilulajeja sekä aloja, kuten puolustus- ja sotilasoperaatioita, tehostamalla päätöksentekoa, resurssien optimointia ja strategista suunnittelua. Tämä uraauurtava lähestymistapa korostaa tekoälyn kasvavaa merkitystä analyyttisilla ja strategisilla aloilla, mikä lupaa tulevaisuutta, jossa tekoälyn rooli päätöksenteon tukemisessa ja strategisessa kehittämisessä kattaa eri sektoreita.