TacticAI: AI を活用してサッカーのコーチングと戦略を向上させる

サッカーとしても知られるフットボールは、世界中で最も広く楽しまれているスポーツの 1 つとして際立っています。フィールドで発揮される身体的スキルを超えて、ゲームに深みと興奮をもたらすのは戦略的なニュアンスです。元サッカードイツ代表ストライカー、ルーカス・ポドルスキーの有名な言葉にあるように、「サッカーはチェスのようなものですが、サイコロはありません。」

DeepMind は、戦略的ゲームの専門知識で知られ、次のような成功を収めています。 チェス および Go、と提携しています リバプールFC 紹介する TacticAI。この AI システムは、サッカーのコーチや戦略家がゲーム戦略を洗練するのをサポートするように設計されており、特にサッカーのゲームプレイの重要な側面であるコーナーキックの最適化に重点を置いています。

この記事では、TacticAI について詳しく説明し、サッカーのコーチングと戦略分析を強化するためにこの革新的なテクノロジーがどのように開発されているかを探ります。 TacticAIが活用する 幾何学的深層学習 および グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) 基本的な AI コンポーネントとして。これらのコンポーネントは、TacticAI の内部動作と、サッカー戦略などに対するその変革的影響を詳しく説明する前に紹介されます。

幾何学的な深層学習とグラフ ニューラル ネットワーク

幾何学ディープラーニング (GDL) は、固有の空間関係を持つグラフやネットワークなどの構造化または非構造化幾何学データからの学習に焦点を当てた人工知能 (AI) および機械学習 (ML) の専門分野です。

グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造のデータを処理するように設計されたニューラル ネットワークです。彼らは、グラフ内のノードとエッジとして表されるエンティティ間の関係と依存関係を理解することに優れています。

GNN はグラフ構造を利用してノード間で情報を伝播し、データ内のリレーショナル依存関係をキャプチャします。このアプローチは、ノードの特徴をコンパクトな表現に変換します。 埋め込み、ノード分類、リンク予測、グラフ分類などのタスクに利用されます。たとえば、 スポーツ分析, GNN は、ゲーム状態のグラフ表現を入力として受け取り、結果の予測、プレイヤーの評価、ゲームの重要な瞬間の特定、意思決定の分析のためにプレイヤーの相互作用を学習します。

TacticAIモデル

TacticAI モデルは、軌道フレーム内のプレーヤー追跡データを処理して、シュートのレシーバー (誰がボールを受ける可能性が最も高いか) を含むコーナーキックの 3 つの側面を予測し、シュートの可能性 (シュートが打たれるかどうか) を決定する深層学習システムです。 、選手のポジショニングの調整（シュート確率を増減させるために選手をどのように配置するか）を提案します。

TacticAI は次のとおりです 発展した:

• データ収集: TacticAI は、リバプール FC のアーカイブから厳選された、プレミア リーグ シーズンの 9,000 を超えるコーナーキックの包括的なデータセットを使用します。データには、時空間軌跡フレーム (追跡データ)、イベント ストリーム データ (ゲーム イベントに注釈を付ける)、選手プロフィール (身長、体重)、その他のゲーム データ (スタジアム情報、ピッチ寸法) など、さまざまなソースが含まれます。
• データの前処理: データはゲーム ID とタイムスタンプを使用して調整され、無効なコーナーキックを除外し、欠落しているデータを埋めました。
• データ変換と前処理: 収集されたデータは、プレーヤーをノードおよびエッジとして動きと相互作用を表すグラフ構造に変換します。ノードは、プレーヤーの位置、速度、高さ、体重などの特徴を使用してエンコードされました。エッジは、チーム メンバーシップ (プレーヤーがチームメイトか対戦相手か) のバイナリ インジケーターでエンコードされました。
• データ モデリング: GNN はデータを処理して、プレーヤーの複雑な関係を明らかにし、出力を予測します。 GNN は、ノード分類、グラフ分類、予測モデリングを利用して、それぞれ受信者の識別、ショット確率の予測、最適なプレーヤーの位置の決定に使用されます。これらの成果は、コーナーキック時の戦略的意思決定を強化するための実用的な洞察をコーチに提供します。
• 生成モデルの統合: TacticAI には、コーチがゲーム プランを調整するのを支援する生成ツールが含まれています。チームの戦略に必要なものに応じて、シュートが打たれる可能性を増加または減少させることを目的として、プレーヤーのポジショニングと動きをわずかに変更するための提案を提供します。

サッカーを超えた TacticAI の影響

TacticAI の開発は主にフットボールに焦点を当てていますが、フットボールを超えたより広範な影響と潜在的な影響を及ぼします。将来の潜在的な影響は次のとおりです。

• スポーツにおける AI の進歩: TacticAI は、さまざまなスポーツ分野で AI を進歩させる上で重要な役割を果たす可能性があります。複雑なゲーム イベントを分析し、リソースをより適切に管理し、戦略的な動きを予測して、スポーツ分析に有意義な効果をもたらすことができます。これは、バスケットボール、クリケット、ラグビーなどのスポーツにおけるコーチング実践の大幅な改善、パフォーマンス評価の強化、選手の育成につながる可能性があります。
• 防衛および軍事 AI の強化: TacticAI の中核概念を活用することで、AI テクノロジーは防衛および軍事戦略と脅威分析の大幅な改善につながる可能性があります。 TacticAI のアプローチにヒントを得た AI システムは、さまざまな戦場状況のシミュレーション、リソース最適化の洞察の提供、潜在的な脅威の予測を通じて、重要な意思決定のサポートを提供し、状況認識を高め、軍の作戦効率を高めることができます。
• 発見と将来の進歩: TacticAI の開発では、人間の洞察と AI 分析のコラボレーションの重要性が強調されています。これは、さまざまな分野にわたる協力的な進歩の潜在的な機会を浮き彫りにします。 AI に支援された意思決定を探求する際、TacticAI の開発から得られた洞察は、将来のイノベーションのガイドラインとして役立つ可能性があります。これらのイノベーションは、高度な AI アルゴリズムと専門分野の知識を組み合わせ、複雑な課題に対処し、スポーツや防衛を超えてさまざまな分野にわたる戦略的目標を達成するのに役立ちます。

ボトムライン

TacticAI は、コーナーキックの戦術的側面を洗練することにより、特にサッカーにおいて AI をスポーツ戦略と融合させるという大きな進歩を表しています。 DeepMind とリバプール FC のパートナーシップを通じて開発されたこのサービスは、人間の戦略的洞察と、幾何学的深層学習やグラフ ニューラル ネットワークなどの高度な AI テクノロジーとの融合を例示しています。 TacticAI の原則は、フットボールを超えて、意思決定、リソースの最適化、戦略計画を強化することで、他のスポーツだけでなく、防衛や軍事作戦などの分野も変革する可能性を秘めています。この先駆的なアプローチは、分析および戦略領域における AI の重要性の高まりを強調しており、意思決定支援と戦略的開発における AI の役割がさまざまなセクターにまたがる未来を約束しています。