TacticAI: sfruttare l'intelligenza artificiale per elevare l'allenamento e la strategia calcistica

Il calcio, noto anche come calcio, si distingue come uno degli sport più praticati a livello globale. Al di là delle abilità fisiche mostrate sul campo, sono le sfumature strategiche a portare profondità ed eccitazione al gioco. Come ha notoriamente osservato l’ex attaccante tedesco Lukas Podolsky: “Il calcio è come gli scacchi, ma senza i dadi”.

DeepMind, noto per la sua esperienza nei giochi strategici con successi in Scacchi ed Go, Ha collaborato con Liverpool FC presentare TatticaAI. Questo sistema di intelligenza artificiale è progettato per supportare gli allenatori e gli strateghi di calcio nel perfezionare le strategie di gioco, concentrandosi in particolare sull'ottimizzazione dei calci d'angolo, un aspetto cruciale del gameplay del calcio.

In questo articolo daremo uno sguardo più da vicino a TacticAI, esplorando come questa tecnologia innovativa viene sviluppata per migliorare l'allenamento calcistico e l'analisi strategica. TacticAI utilizza apprendimento profondo geometrico ed reti neurali a grafo (GNN) come componenti fondamentali dell'intelligenza artificiale. Questi componenti verranno introdotti prima di approfondire il funzionamento interno di TacticAI e il suo impatto trasformativo sulla strategia calcistica e oltre.

Deep Learning geometrico e reti neurali a grafo

Il Geometric Deep Learning (GDL) è un ramo specializzato dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) focalizzato sull'apprendimento da dati geometrici strutturati o non strutturati, come grafici e reti che hanno relazioni spaziali intrinseche.

Le reti neurali a grafo (GNN) sono reti neurali progettate per elaborare dati strutturati a grafo. Eccellono nel comprendere le relazioni e le dipendenze tra entità rappresentate come nodi e spigoli in un grafico.

Le GNN sfruttano la struttura del grafico per propagare le informazioni tra i nodi, catturando le dipendenze relazionali nei dati. Questo approccio trasforma le caratteristiche dei nodi in rappresentazioni compatte, note come incastri, che vengono utilizzati per attività quali la classificazione dei nodi, la previsione dei collegamenti e la classificazione dei grafici. Ad esempio, nel analisi dello sport, le GNN prendono la rappresentazione grafica degli stati del gioco come input e apprendono le interazioni dei giocatori, per la previsione dei risultati, la valutazione dei giocatori, l'identificazione dei momenti critici del gioco e l'analisi delle decisioni.

Modello tattico AI

Il modello TacticAI è un sistema di deep learning che elabora i dati di tracciamento del giocatore in fotogrammi di traiettoria per prevedere tre aspetti dei calci d'angolo, incluso il destinatario del tiro (chi ha maggiori probabilità di ricevere la palla), determina la probabilità del tiro (il tiro verrà effettuato) e suggerisce aggiustamenti al posizionamento dei giocatori (come posizionare i giocatori per aumentare/diminuire la probabilità di tiro).

Ecco come è TacticAI sviluppato:

• Raccolta dati: TacticAI utilizza un set di dati completo di oltre 9,000 calci d'angolo delle stagioni della Premier League, selezionati dagli archivi del Liverpool FC. I dati includono varie fonti, tra cui fotogrammi di traiettoria spazio-temporali (dati di tracciamento), dati sul flusso di eventi (annotazione degli eventi di gioco), profili dei giocatori (altezze, pesi) e dati di gioco vari (informazioni sullo stadio, dimensioni del campo).
• Pre-elaborazione dei dati: i dati sono stati allineati utilizzando ID di gioco e timestamp, filtrando i calci d'angolo non validi e compilando i dati mancanti.
• Trasformazione e pre-elaborazione dei dati: i dati raccolti vengono trasformati in strutture grafiche, con i giocatori come nodi e bordi che rappresentano i loro movimenti e interazioni. I nodi erano codificati con caratteristiche come posizioni dei giocatori, velocità, altezze e pesi. I bordi sono stati codificati con indicatori binari di appartenenza alla squadra (se i giocatori sono compagni di squadra o avversari).
• Modellazione dei dati: le GNN elaborano i dati per scoprire relazioni complesse tra i giocatori e prevedere i risultati. Utilizzando la classificazione dei nodi, la classificazione dei grafici e la modellazione predittiva, i GNN vengono utilizzati rispettivamente per identificare i ricevitori, prevedere le probabilità di tiro e determinare le posizioni ottimali dei giocatori. Questi risultati forniscono agli allenatori informazioni utili per migliorare il processo decisionale strategico durante i calci d'angolo.
• Integrazione del modello generativo: TacticAI include uno strumento generativo che aiuta gli allenatori ad adattare i loro piani di gioco. Offre suggerimenti per leggere modifiche nel posizionamento e nei movimenti dei giocatori, con l'obiettivo di aumentare o diminuire le possibilità che venga effettuato un tiro, a seconda di ciò che è necessario per la strategia della squadra.

Impatto di TacticAI oltre il calcio

Lo sviluppo di TacticAI, sebbene focalizzato principalmente sul calcio, ha implicazioni più ampie e impatti potenziali oltre il calcio. Alcuni potenziali impatti futuri sono i seguenti:

• Avanzamento dell’intelligenza artificiale nello sport: TacticAI potrebbe svolgere un ruolo sostanziale nel progresso dell’intelligenza artificiale in diversi campi sportivi. Può analizzare eventi di gioco complessi, gestire meglio le risorse e anticipare le mosse strategiche offrendo un impulso significativo all'analisi sportiva. Ciò può portare a un miglioramento significativo delle pratiche di allenamento, al miglioramento della valutazione delle prestazioni e allo sviluppo dei giocatori in sport come basket, cricket, rugby e altri.
• Miglioramenti all’intelligenza artificiale militare e di difesa: utilizzando i concetti fondamentali di TacticAI, le tecnologie di intelligenza artificiale potrebbero portare a importanti miglioramenti nella strategia militare e di difesa e nell’analisi delle minacce. Attraverso la simulazione di diverse condizioni del campo di battaglia, fornendo informazioni sull’ottimizzazione delle risorse e prevedendo potenziali minacce, i sistemi di intelligenza artificiale ispirati all’approccio di TacticAI potrebbero offrire un supporto decisionale cruciale, aumentare la consapevolezza situazionale e aumentare l’efficacia operativa dell’esercito.
• Scoperte e progressi futuri: lo sviluppo di TacticAI sottolinea l'importanza della collaborazione tra le intuizioni umane e l'analisi dell'intelligenza artificiale. Ciò evidenzia potenziali opportunità per progressi collaborativi in ​​diversi campi. Mentre esploriamo il processo decisionale supportato dall’intelligenza artificiale, le informazioni acquisite dallo sviluppo di TacticAI potrebbero fungere da linee guida per le innovazioni future. Queste innovazioni combineranno algoritmi avanzati di intelligenza artificiale con conoscenze di dominio specializzate, aiutando ad affrontare sfide complesse e a raggiungere obiettivi strategici in vari settori, espandendosi oltre lo sport e la difesa.

Conclusione

TacticAI rappresenta un passo avanti significativo nella fusione dell'intelligenza artificiale con la strategia sportiva, in particolare nel calcio, perfezionando gli aspetti tattici dei calci d'angolo. Sviluppato attraverso una partnership tra DeepMind e Liverpool FC, esemplifica la fusione della visione strategica umana con tecnologie di intelligenza artificiale avanzate, tra cui il deep learning geometrico e le reti neurali a grafo. Oltre al calcio, i principi di TacticAI hanno il potenziale per trasformare altri sport, così come campi come la difesa e le operazioni militari, migliorando il processo decisionale, l’ottimizzazione delle risorse e la pianificazione strategica. Questo approccio pionieristico sottolinea la crescente importanza dell’intelligenza artificiale nei domini analitici e strategici, promettendo un futuro in cui il ruolo dell’intelligenza artificiale nel supporto decisionale e nello sviluppo strategico si estende a vari settori.