TacticAI: AI를 활용하여 축구 코칭 및 전략 향상

축구라고도 알려진 축구는 전 세계적으로 가장 널리 즐기는 스포츠 중 하나입니다. 필드에서 발휘되는 신체적 기술을 넘어, 게임에 깊이와 흥미를 가져오는 것은 전략적 뉘앙스입니다. 전 독일 축구 공격수 루카스 포돌스키(Lukas Podolsky)는 “축구는 체스와 같지만 주사위가 없다”고 유명하게 말했습니다.

DeepMind는 전략 게임 분야의 전문성과 성공 사례로 잘 알려져 있습니다. 체스 및 Go,와 제휴했다 리버풀 FC 소개하다 전술AI. 이 AI 시스템은 축구 코치와 전략가가 게임 전략을 개선하고 특히 축구 게임플레이의 중요한 측면인 코너킥 최적화에 중점을 두도록 지원하도록 설계되었습니다.

이 기사에서는 TacticAI에 대해 자세히 살펴보고 축구 코칭 및 전략 분석을 향상시키기 위해 이 혁신적인 기술이 어떻게 개발되었는지 살펴보겠습니다. TacticAI가 활용하는 기하학적 딥 러닝 및 그래프 신경망(GNN) 기본 AI 구성요소로 사용됩니다. 이러한 구성 요소는 TacticAI의 내부 작동 방식과 축구 전략 및 그 이상에 대한 혁신적인 영향을 탐구하기 전에 소개됩니다.

기하학적 딥러닝과 그래프 신경망

GDL(기하학 딥 러닝)은 고유한 공간 관계가 있는 그래프 및 네트워크와 같은 구조적 또는 구조화되지 않은 기하학적 데이터로부터 학습하는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 전문 분야입니다.

그래프 신경망(GNN)은 그래프 구조의 데이터를 처리하도록 설계된 신경망입니다. 그래프에서 노드와 에지로 표시되는 엔터티 간의 관계와 종속성을 이해하는 데 탁월합니다.

GNN은 그래프 구조를 활용하여 노드 전체에 정보를 전파하고 데이터의 관계 종속성을 포착합니다. 이 접근 방식은 노드 기능을 다음과 같은 간결한 표현으로 변환합니다. 임베딩, 노드 분류, 링크 예측, 그래프 분류 등의 작업에 활용됩니다. 예를 들어, 스포츠 분석, GNN은 게임 상태의 그래프 표현을 입력으로 사용하고 결과 예측, 플레이어 평가, 중요한 게임 순간 식별 및 의사 결정 분석을 위해 플레이어 상호 작용을 학습합니다.

TacticAI 모델

TacticAI 모델은 궤적 프레임에서 플레이어 추적 데이터를 처리하여 슛의 리시버(공을 받을 가능성이 가장 높은 사람)를 포함하여 코너킥의 세 가지 측면을 예측하고 슛 가능성(슛을 쏠 것인지)을 결정하는 딥 러닝 시스템입니다. , 플레이어 위치 조정(슛 확률을 높이거나 낮추기 위해 플레이어를 배치하는 방법)을 제안합니다.

TacticAI는 다음과 같습니다. 개발:

• 데이터 수집: TacticAI는 리버풀 FC 아카이브에서 선별한 프리미어 리그 시즌의 9,000개 이상의 코너킥에 대한 포괄적인 데이터 세트를 사용합니다. 데이터에는 시공간 궤적 프레임(추적 데이터), 이벤트 스트림 데이터(게임 이벤트에 주석 추가), 플레이어 프로필(키, 몸무게) 및 기타 게임 데이터(경기장 정보, 피치 치수)를 포함한 다양한 소스가 포함됩니다.
• 데이터 전처리: 게임 ID와 타임스탬프를 사용하여 데이터를 정렬하여 유효하지 않은 코너킥을 필터링하고 누락된 데이터를 채웠습니다.
• 데이터 변환 및 전처리: 수집된 데이터는 플레이어의 움직임과 상호 작용을 나타내는 노드와 가장자리인 그래프 구조로 변환됩니다. 노드는 플레이어 위치, 속도, 높이 및 무게와 같은 기능으로 인코딩되었습니다. 가장자리는 팀 멤버십(플레이어가 팀원인지 상대인지)을 나타내는 이진 표시로 인코딩되었습니다.
• 데이터 모델링: GNN은 데이터를 처리하여 복잡한 플레이어 관계를 파악하고 결과를 예측합니다. 노드 분류, 그래프 분류 및 예측 모델링을 활용하여 GNN은 각각 수신자를 식별하고, 샷 확률을 예측하고, 최적의 플레이어 위치를 결정하는 데 사용됩니다. 이러한 결과는 코치에게 코너킥 중 전략적 의사 결정을 향상할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
• 생성 모델 통합: TacticAI에는 코치가 경기 계획을 조정하는 데 도움이 되는 생성 도구가 포함되어 있습니다. 이는 팀 전략에 필요한 사항에 따라 슛 기회를 늘리거나 줄이는 것을 목표로 선수 위치 및 움직임을 약간 수정하기 위한 제안을 제공합니다.

TacticAI가 축구를 넘어 미치는 영향

TacticAI의 개발은 주로 축구에 초점을 맞추고 있지만 축구를 넘어 더 광범위한 의미와 잠재적 영향을 미칩니다. 잠재적인 향후 영향은 다음과 같습니다.

• 스포츠에서 AI 발전: TacticAI는 다양한 스포츠 분야에서 AI를 발전시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 복잡한 게임 이벤트를 분석하고, 리소스를 더 잘 관리하고, 전략적 움직임을 예측하여 스포츠 분석에 의미 있는 향상을 제공할 수 있습니다. 이는 코칭 관행의 상당한 개선, 성과 평가의 향상, 농구, 크리켓, 럭비 등과 같은 스포츠 분야의 선수 발전으로 이어질 수 있습니다.
• 국방 및 군사 AI 향상: AI 기술은 TacticAI의 핵심 개념을 활용하여 국방 및 군사 전략과 위협 분석을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다양한 전장 조건의 시뮬레이션, 자원 최적화 통찰력 제공, 잠재적 위협 예측을 통해 TacticAI의 접근 방식에서 영감을 받은 AI 시스템은 중요한 의사 결정 지원을 제공하고 상황 인식을 높이며 군대의 작전 효율성을 높일 수 있습니다.
• 발견 및 미래 발전: TacticAI의 개발은 인간의 통찰력과 AI 분석 간의 협업의 중요성을 강조합니다. 이는 다양한 분야에 걸친 협력적 발전을 위한 잠재적인 기회를 강조합니다. AI 지원 의사결정을 탐색하면서 TacticAI의 개발을 통해 얻은 통찰력은 미래 혁신을 위한 지침이 될 수 있습니다. 이러한 혁신은 고급 AI 알고리즘과 전문 도메인 지식을 결합하여 복잡한 문제를 해결하고 다양한 부문에 걸쳐 전략적 목표를 달성하는 데 도움을 주며 스포츠와 국방을 넘어 확장됩니다.

히프 라인

TacticAI는 코너킥의 전술적 측면을 개선함으로써 특히 축구에서 AI와 스포츠 전략을 결합하는 데 있어서 큰 도약을 나타냅니다. DeepMind와 리버풀 FC의 파트너십을 통해 개발된 이 제품은 인간의 전략적 통찰력과 기하학적 딥 러닝 및 그래프 신경망을 포함한 고급 AI 기술의 융합을 보여줍니다. 축구 외에도 TacticAI의 원칙은 의사 결정, 자원 최적화 및 전략 계획을 향상함으로써 국방 및 군사 작전과 같은 분야뿐만 아니라 다른 스포츠도 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 선구적인 접근 방식은 분석 및 전략적 영역에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조하며, 의사 결정 지원 및 전략적 개발에서 AI의 역할이 다양한 부문에 걸쳐 있는 미래를 약속합니다.