TacticAI : tirer parti de l'IA pour améliorer l'entraînement et la stratégie du football

Le football, également connu sous le nom de football, se distingue comme l’un des sports les plus appréciés au monde. Au-delà des qualités physiques affichées sur le terrain, ce sont les nuances stratégiques qui apportent de la profondeur et de l'excitation au jeu. Comme l’a fait remarquer l’ancien attaquant de football allemand Lukas Podolsky : « Le football est comme les échecs, mais sans les dés ».

DeepMind, connu pour son expertise en matière de jeu stratégique avec des succès en Échecs et d’une Go, s'est associé avec Liverpool FC Présenter TactiqueIA. Ce système d'IA est conçu pour aider les entraîneurs et les stratèges de football à affiner leurs stratégies de jeu, en se concentrant spécifiquement sur l'optimisation des corner, un aspect crucial du gameplay du football.

Dans cet article, nous examinerons de plus près TacticAI, en explorant comment cette technologie innovante est développée pour améliorer l'entraînement et l'analyse stratégique du football. TacticAI utilise apprentissage profond géométrique et d’une réseaux de neurones graphiques (GNN) comme composants fondamentaux de l’IA. Ces composants seront présentés avant d’approfondir le fonctionnement interne de TacticAI et son impact transformateur sur la stratégie du football et au-delà.

Apprentissage profond géométrique et réseaux de neurones graphiques

L'apprentissage profond géométrique (GDL) est une branche spécialisée de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) axée sur l'apprentissage à partir de données géométriques structurées ou non structurées, telles que des graphiques et des réseaux ayant des relations spatiales inhérentes.

Les réseaux de neurones graphiques (GNN) sont des réseaux de neurones conçus pour traiter des données structurées sous forme de graphiques. Ils excellent dans la compréhension des relations et des dépendances entre les entités représentées sous forme de nœuds et d’arêtes dans un graphique.

Les GNN exploitent la structure graphique pour propager les informations entre les nœuds, capturant les dépendances relationnelles dans les données. Cette approche transforme les caractéristiques des nœuds en représentations compactes, appelées plongements, qui sont utilisés pour des tâches telles que la classification des nœuds, la prédiction des liens et la classification des graphiques. Par exemple, dans analyse sportive, les GNN prennent la représentation graphique des états du jeu comme entrée et apprennent les interactions des joueurs, pour la prédiction des résultats, l'évaluation des joueurs, l'identification des moments critiques du jeu et l'analyse des décisions.

Modèle TacticAI

Le modèle TacticAI est un système d'apprentissage en profondeur qui traite les données de suivi des joueurs dans des images de trajectoire pour prédire trois aspects des coups de pied de coin, y compris le receveur du tir (qui est le plus susceptible de recevoir le ballon), et détermine la probabilité du tir (le tir sera-t-il exécuté) , et suggère des ajustements de positionnement des joueurs (comment positionner les joueurs pour augmenter/diminuer la probabilité de tir).

Voici comment est TacticAI développé:

• Collecte de données : TacticAI utilise un ensemble de données complet de plus de 9,000 XNUMX corners issus des saisons de Premier League, conservés dans les archives du Liverpool FC. Les données comprennent diverses sources, notamment des images de trajectoire spatio-temporelles (données de suivi), des données de flux d'événements (annotation des événements de jeu), des profils de joueurs (taille, poids) et diverses données de jeu (informations sur le stade, dimensions du terrain).
• Prétraitement des données : les données ont été alignées à l'aide d'identifiants de jeu et d'horodatages, en filtrant les corner invalides et en remplissant les données manquantes.
• Transformation et prétraitement des données : les données collectées sont transformées en structures graphiques, avec des joueurs comme nœuds et bords représentant leurs mouvements et interactions. Les nœuds ont été codés avec des fonctionnalités telles que les positions des joueurs, les vitesses, les hauteurs et les poids. Les bords ont été codés avec des indicateurs binaires d’appartenance à l’équipe (que les joueurs soient coéquipiers ou adversaires).
• Modélisation des données : les GNN traitent les données pour découvrir les relations complexes entre les joueurs et prédire les résultats. En utilisant la classification de nœuds, la classification graphique et la modélisation prédictive, les GNN sont utilisés respectivement pour identifier les récepteurs, prédire les probabilités de tir et déterminer les positions optimales des joueurs. Ces résultats fournissent aux entraîneurs des informations exploitables pour améliorer la prise de décision stratégique lors des corner.
• Intégration du modèle génératif : TacticAI comprend un outil génératif qui aide les entraîneurs à ajuster leurs plans de match. Il propose des suggestions de légères modifications dans le positionnement et les mouvements des joueurs, visant à augmenter ou à diminuer les chances de tir, en fonction de ce qui est nécessaire pour la stratégie de l'équipe.

Impact de TacticAI au-delà du football

Le développement de TacticAI, bien que principalement axé sur le football, a des implications plus larges et des impacts potentiels au-delà du football. Certains impacts futurs potentiels sont les suivants :

• Faire progresser l’IA dans le sport : TacticAI pourrait jouer un rôle important dans le progrès de l’IA dans différents domaines sportifs. Il peut analyser des événements de jeu complexes, mieux gérer les ressources et anticiper les mouvements stratégiques, offrant un coup de pouce significatif à l'analyse sportive. Cela peut conduire à une amélioration significative des pratiques d’entraînement, à une amélioration de l’évaluation des performances et au développement des joueurs dans des sports comme le basket-ball, le cricket, le rugby et au-delà.
• Améliorations de l'IA de défense et militaire : en utilisant les concepts de base de TacticAI, les technologies d'IA pourraient conduire à des améliorations majeures dans la stratégie de défense et militaire et dans l'analyse des menaces. Grâce à la simulation de différentes conditions du champ de bataille, fournissant des informations sur l'optimisation des ressources et la prévision des menaces potentielles, les systèmes d'IA inspirés de l'approche de TacticAI pourraient offrir une aide cruciale à la prise de décision, améliorer la connaissance de la situation et augmenter l'efficacité opérationnelle de l'armée.
• Découvertes et progrès futurs : le développement de TacticAI met l'accent sur l'importance de la collaboration entre les connaissances humaines et l'analyse de l'IA. Cela met en évidence les opportunités potentielles de progrès collaboratifs dans différents domaines. Alors que nous explorons la prise de décision basée sur l'IA, les informations tirées du développement de TacticAI pourraient servir de lignes directrices pour les innovations futures. Ces innovations combineront des algorithmes d'IA avancés avec des connaissances spécialisées dans un domaine spécialisé, aidant ainsi à relever des défis complexes et à atteindre des objectifs stratégiques dans divers secteurs, au-delà du sport et de la défense.

En résumé

TacticAI représente une avancée significative dans la fusion de l’IA avec la stratégie sportive, notamment dans le football, en affinant les aspects tactiques des corner. Développé grâce à un partenariat entre DeepMind et Liverpool FC, il illustre la fusion de la vision stratégique humaine avec des technologies avancées d'IA, notamment l'apprentissage profond géométrique et les réseaux neuronaux graphiques. Au-delà du football, les principes de TacticAI ont le potentiel de transformer d'autres sports, ainsi que des domaines tels que la défense et les opérations militaires, en améliorant la prise de décision, l'optimisation des ressources et la planification stratégique. Cette approche pionnière souligne l'importance croissante de l'IA dans les domaines analytiques et stratégiques, promettant un avenir où le rôle de l'IA dans l'aide à la décision et le développement stratégique s'étendra à divers secteurs.