TacticAI: Memanfaatkan AI untuk Meningkatkan Pelatihan Sepak Bola dan Strategi

Sepak bola, juga dikenal sebagai sepak bola, menonjol sebagai salah satu olahraga paling dinikmati secara global. Di luar keterampilan fisik yang ditampilkan di lapangan, itu adalah nuansa strategis yang membawa kedalaman dan kegembiraan ke dalam permainan. Seperti yang dikatakan oleh mantan penyerang sepak bola Jerman Lukas Podolsky, “Sepak bola seperti catur, tetapi tanpa dadu.”

DeepMind, dikenal karena keahliannya dalam permainan strategis dengan kesuksesan di Chess dan Go, telah bermitra dengan Liverpool FC untuk memperkenalkan TacticAI. Sistem AI ini dirancang untuk mendukung pelatih sepak bola dan ahli strategi dalam memperbaiki strategi permainan, dengan fokus khusus pada optimasi tendangan sudut – aspek krusial dari permainan sepak bola.

Dalam artikel ini, kita akan melihat lebih dekat TacticAI, menjelajahi bagaimana teknologi inovatif ini dikembangkan untuk meningkatkan pelatihan sepak bola dan analisis strategi. TacticAI menggunakan geometric deep learning dan graph neural networks (GNNs) sebagai komponen AI dasar. Komponen-komponen ini akan diperkenalkan sebelum memasuki inner workings dari TacticAI dan dampak transformatifnya pada strategi sepak bola dan di luar.

Geometric Deep Learning dan Graph Neural Networks

Geometric Deep Learning (GDL) adalah cabang khusus kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) yang fokus pada pembelajaran dari data geometris terstruktur atau tidak terstruktur, seperti grafik dan jaringan yang memiliki hubungan spasial bawaan.

Graph Neural Networks (GNNs) adalah jaringan neural yang dirancang untuk memproses data terstruktur grafik. Mereka unggul dalam memahami hubungan dan ketergantungan antara entitas yang direpresentasikan sebagai node dan edge dalam grafik.

GNNs memanfaatkan struktur grafik untuk menyebarkan informasi di seluruh node, menangkap ketergantungan relasional dalam data. Pendekatan ini mengubah fitur node menjadi representasi kompak, yang dikenal sebagai embeddings, yang digunakan untuk tugas seperti klasifikasi node, prediksi tautan, dan klasifikasi grafik. Sebagai contoh, dalam analisis olahraga, GNNs mengambil representasi grafik dari keadaan permainan sebagai input dan mempelajari interaksi pemain, untuk prediksi hasil, valuasi pemain, mengidentifikasi momen kritis permainan, dan analisis keputusan.

Model TacticAI

Model TacticAI adalah sistem pembelajaran dalam yang memproses data pelacakan pemain dalam bingkai trajektori untuk memprediksi tiga aspek tendangan sudut, termasuk penerima tembakan (siapa yang paling mungkin menerima bola), menentukan kemungkinan tembakan (apakah tembakan akan diambil), dan menyarankan penyesuaian posisi pemain (bagaimana memposisikan pemain untuk meningkatkan/mengurangi kemungkinan tembakan).

Berikut adalah bagaimana TacticAI dikembangkan:

• Pengumpulan Data: TacticAI menggunakan dataset komprehensif dari lebih dari 9.000 tendangan sudut dari musim Premier League, yang dikurasi dari arsip Liverpool FC. Data ini mencakup berbagai sumber, termasuk bingkai trajektori spatio-temporal (data pelacakan), aliran data acara (mengannotasi acara permainan), profil pemain (tinggi, berat), dan data permainan lainnya (informasi stadion, dimensi lapangan).
• Pengolahan Data: Data tersebut diselaraskan menggunakan ID permainan dan timestamp, menyaring tendangan sudut yang tidak valid dan mengisi data yang hilang.
• Transformasi Data dan Pengolahan: Data yang dikumpulkan diubah menjadi struktur grafik, dengan pemain sebagai node dan edge yang merepresentasikan gerakan dan interaksi mereka. Node dienkripsi dengan fitur seperti posisi pemain, kecepatan, tinggi, dan berat. Edge dienkripsi dengan indikator biner keanggotaan tim (apakah pemain adalah rekan tim atau lawan).
• Pemodelan Data: GNNs memproses data untuk mengungkapkan hubungan pemain yang kompleks dan memprediksi output. Dengan menggunakan klasifikasi node, klasifikasi grafik, dan pemodelan prediktif, GNNs digunakan untuk mengidentifikasi penerima, memprediksi kemungkinan tembakan, dan menentukan posisi pemain optimal, masing-masing. Output ini memberikan pelatih wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan strategis selama tendangan sudut.
• Integrasi Model Generatif: TacticAI mencakup alat generatif yang membantu pelatih menyesuaikan rencana permainan mereka. Ini menawarkan saran untuk penyesuaian kecil dalam posisi dan gerakan pemain, dengan tujuan untuk meningkatkan atau mengurangi kemungkinan tembakan diambil, tergantung pada apa yang dibutuhkan untuk strategi tim.

Dampak TacticAI di Luar Sepak Bola

Pengembangan TacticAI, meskipun terutama fokus pada sepak bola, memiliki implikasi dan dampak yang lebih luas di luar sepak bola. Beberapa dampak potensial di masa depan adalah sebagai berikut:

• Mengembangkan AI di Olahraga: TacticAI dapat memainkan peran penting dalam mengembangkan AI di berbagai bidang olahraga. Ini dapat menganalisis acara permainan yang kompleks, mengelola sumber daya dengan lebih baik, dan memprediksi gerakan strategis, menawarkan dorongan yang signifikan bagi analisis olahraga. Ini dapat menyebabkan perbaikan yang signifikan dalam praktik pelatihan, peningkatan evaluasi kinerja, dan pengembangan pemain di olahraga seperti basket, kriket, rugby, dan lain-lain.
• Pengembangan Pertahanan dan Militer AI: Dengan menggunakan konsep inti TacticAI, teknologi AI dapat mengarah pada perbaikan besar dalam strategi pertahanan dan militer serta analisis ancaman. Melalui simulasi kondisi pertempuran yang berbeda, memberikan wawasan optimasi sumber daya, dan memprediksi ancaman potensial, sistem AI yang terinspirasi oleh pendekatan TacticAI dapat menawarkan dukungan pengambilan keputusan yang krusial, meningkatkan kesadaran situasional, dan meningkatkan efektivitas operasional militer.
• Penemuan dan Kemajuan Masa Depan: Pengembangan TacticAI menekankan pentingnya kolaborasi antara wawasan manusia dan analisis AI. Ini menyoroti peluang potensial untuk kemajuan kolaboratif di berbagai bidang. Ketika kita menjelajahi pengambilan keputusan yang didukung AI, wawasan yang diperoleh dari pengembangan TacticAI dapat berfungsi sebagai pedoman untuk inovasi masa depan. Inovasi ini akan menggabungkan algoritma AI canggih dengan pengetahuan domain khusus, membantu mengatasi tantangan kompleks dan mencapai tujuan strategis di berbagai sektor, meluas di luar olahraga dan pertahanan.

Ringkasan

TacticAI mewakili lompatan besar dalam menggabungkan AI dengan strategi olahraga, terutama dalam sepak bola, dengan memperbaiki aspek taktis tendangan sudut. Dikembangkan melalui kemitraan antara DeepMind dan Liverpool FC, ini merupakan contoh dari penggabungan wawasan strategis manusia dengan teknologi AI canggih, termasuk geometric deep learning dan graph neural networks. Di luar sepak bola, prinsip-prinsip TacticAI memiliki potensi untuk mengubah olahraga lain, serta bidang seperti pertahanan dan operasi militer, dengan meningkatkan pengambilan keputusan, optimasi sumber daya, dan perencanaan strategis. Pendekatan inovatif ini menekankan pentingnya peran AI dalam domain analitis dan strategis, menjanjikan masa depan di mana peran AI dalam dukungan keputusan dan pengembangan strategis meluas ke berbagai sektor.