TacticAI: Bikaranîna AI-ê ji bo Bilindkirina Rahênerî û Stratejiya Futbolê

Futbol, ​​ku wekî fûtbolê jî tê zanîn, wekî yek ji werzîşên herî populer ên li cîhanê radiweste. Ji bilî jêhatîbûnên laşî yên ku li qadê têne xuyang kirin, ew nuwazeyên stratejîk in ku kûr û heyecanê tîne lîstikê. Wekî ku lîstikvanê fûtbolê yê Alman yê berê Lukas Podolsky bi navûdeng got, "Fûtbol mîna şetrencê ye, lê bêyî perçê."

DeepMind, bi pisporiya xwe ya di lîstika stratejîk de bi serfirazî tê zanîn Şah û Go, hevkarî kiriye Liverpool FC danasîn TacticAI. Ev pergala AI-ê ji bo piştgirîkirina rahêner û stratejîstên futbolê di safîkirina stratejiyên lîstikê de hatî çêkirin, bi taybetî li ser xweşbînkirina lêdanên quncikê - aliyek girîng a lîstika futbolê.

Di vê gotarê de, em ê ji nêz ve li TacticAI binihêrin, ka çawa ev teknolojiya nûjen tête pêşdebirin da ku rahêneriya futbolê û analîza stratejiyê zêde bike. TacticAI bikar tîne hînbûna kûr geometrîk û torên neuralî yên grafîkî (GNN) wekî pêkhateyên wê yên bingehîn ên AI-ê. Van hêmanan dê berî ku bikevin nav karên hundurîn ên TacticAI û bandora wê ya veguherîner a li ser stratejiya fûtbolê û li derveyî wê werin destnîşan kirin.

Fêrbûna Kûr a Geometrîkî û Tora Neuralî ya Grafî

Fêrbûna Kûr a Geometrîk (GDL) şaxek pispor a îstîxbarata sûnî (AI) û fêrbûna makîneyê (ML) ye ku li ser fêrbûna ji daneyên geometrîkî yên birêkûpêk an nesazkirî, mîna graf û torên ku xwedan têkiliyên cîhê ne, ye.

Tora Neuralî ya Grafî (GNN) torên neuralî ne ku ji bo pêvajokirina daneyên grafîkî-avakirî hatine çêkirin. Ew di têgihîştina têkilî û girêdanên di navbera hebûnên ku di grafikekê de wekî girêk û keviyan têne xuyang kirin jêhatî dibin.

GNN strukturên grafîkê bi kar tînin da ku agahdarî li ser girêkan belav bikin, girêdanên pêwendiyê di daneyan de digirin. Ev nêzîkatî taybetmendiyên nodê vediguherîne nûnertiyên tevlihev, ku wekî tê zanîn embeddings, ku ji bo karên wekî dabeşkirina nodê, pêşbîniya girêdanê, û dabeşkirina grafîkê têne bikar anîn. Ji bo nimûne, di analîtîk sporê, GNN temsîla grafîkî ya dewletên lîstikê wekî têketinê digirin û danûstendinên lîstikvanan fêr dibin, ji bo pêşbîniya encamê, nirxa lîstikvan, tespîtkirina kêliyên lîstikê yên krîtîk, û analîzkirina biryarê.

Modela TacticAI

Modela TacticAI pergalek fêrbûna kûr e ku daneyên şopandina lîstikvanan di çarçova rêwiyan de pêvajo dike da ku sê aliyên lêdanên quncikê di nav de wergirê gulebaranê (yê ku bi îhtîmalek mezin topê werdigire), pêşbîniya îhtîmala gulebaranê destnîşan dike (dê fîşek were kişandin) , û verastkirinên pozîsyona lîstikvanan pêşniyar dike (çawa meriv lîstikvanan bi cih dike da ku îhtîmala gulebaranê zêde/kêm bike).

Li vir TacticAI çawa ye pêşketî:

• Berhevkirina Daneyan: TacticAI danehevek berfireh a zêdetirî 9,000 lêdanên quncikê yên ji sezonên Lîga Premierê bikar tîne, ku ji arşîvên Liverpool FC-yê hatine veqetandin. Daneyên çavkaniyên cihêreng hene, di nav de çarçoveyên trajektorê yên cîh-demî (daneyên şopandinê), daneyên herikîna bûyerê (navdêra bûyerên lîstikê), profîlên lîstikvanan (bilindahî, giranî), û daneyên lîstikê yên cûrbecûr (agahdariya stadyûmê, pîvanên piyan).
• Pêş-pêvajoya daneyan: Daneyên bi karanîna nasnameyên lîstikê û îşaretên demê hatine rêz kirin, lêdanên quncikê nederbasdar fîlter kirin û daneyên winda dagirtin.
• Veguherîna daneyan û Pêş-pêvajo: Daneyên berhevkirî di strukturên grafîkê de têne veguheztin, digel ku lîstikvan wekî girêk û keviyan tevger û danûstendinên wan temsîl dikin. Nod bi taybetmendiyên mîna pozîsyonên lîstikvan, lez, bilindî û giranî hatine kod kirin. Kevir bi nîşaneyên binary ên endametiya tîmê hatine kod kirin (çi lîstikvan hevalbendên tîmê bin an dijber in).
• Modelkirina Daneyê: GNN daneyan pêvajo dike da ku têkiliyên lîstikvan ên tevlihev derxîne holê û hilberînan pêşbîn bike. Bi karanîna dabeşkirina girêk, dabeşkirina grafîkê, û modela pêşbînîker, GNN bi rêzê ve ji bo nasîna wergiran, pêşbînkirina îhtîmalên gulebaranê û destnîşankirina pozîsyonên lîstikvan ên çêtirîn têne bikar anîn. Van encaman ji rahêneran re têgihiştinên çalak peyda dikin da ku di dema lêdanên quncikê de biryara stratejîk zêde bikin.
• Yekbûna Modela Hilberînerî: TacticAI amûrek hilberîner vedihewîne ku di sererastkirina plansaziyên lîstika xwe de alîkariya rahêneran dike. Ew ji bo guheztinên sivik di cîh û tevgerên lîstikvan de pêşniyaran pêşkêşî dike, li gorî tiştê ku ji bo stratejiya tîmê hewce dike, zêde bike an kêm bike şansê kişandina guleyan.

Bandora TacticAI Beyond Football

Pêşveçûna TacticAI-ê, her çend ku di serî de li ser futbolê ye, xwedan bandorên berfireh û bandorên potansiyel ji derveyî futbolê ye. Hin bandorên pêşerojê yên potansiyel wiha ne:

• Pêşveçûna AI-ê di Werzîşê de: TacticAI dikare di pêşkeftina AI-ê de li qadên werzîşê yên cihêreng rolek girîng bilîze. Ew dikare bûyerên lîstikê yên tevlihev analîz bike, çavkaniyan çêtir îdare bike, û tevgerên stratejîk pêşbîn bike ku ji analîtîkên werzîşê re zêdebûnek watedar pêşkêş dike. Ev dikare bibe sedema başbûnek girîng a pratîkên rahêneriyê, zêdekirina nirxandina performansê, û pêşkeftina lîstikvanan di werzîşên mîna basketbol, ​​krîket, rugby, û bêtir.
• Pêşveçûnên AI-ya Parastin û Leşkerî: Bikaranîna têgehên bingehîn ên TacticAI, teknolojiyên AI-ê dikare di berevanî û stratejiya leşkerî û analîza xeterê de bibe sedema pêşveçûnên mezin. Di nav simulasyona şert û mercên cihê şer de, peydakirina nerînên xweşbînkirina çavkaniyê, û pêşbînkirina xetereyên potansiyel, pergalên AI-ê yên ku ji nêzîkatiya TacticAI îlhama xwe digirin dikarin piştgirîya biryargirtinê ya girîng pêşkêşî bikin, hişmendiya rewşê zêde bikin, û bandora xebata leşkerî zêde bikin.
• Vedîtin û Pêşkeftina Pêşerojê: Pêşkeftina TacticAI girîngiya hevkariya di navbera têgihîştina mirovan û analîza AI-ê de tekez dike. Ev fersendên potansiyel ên ji bo pêşkeftinên hevkariyê di warên cihêreng de ronî dike. Gava ku em biryargirtinê bi piştgirîya AI-yê vedikolin, nihêrînên ku ji pêşkeftina TacticAI hatine bidestxistin dikarin ji bo nûvekirinên pêşerojê wekî rêbernameyên xizmetê bikin. Van nûjenî dê algorîtmayên pêşkeftî yên AI-ê bi zanîna domaina pispor re bikin yek, ji bo çareserkirina kêşeyên tevlihev û bidestxistina armancên stratejîk di nav sektorên cihêreng de bibin alîkar, ji werzîş û berevaniyê berfirehtir bibin.

The Bottom Line

TacticAI di yekkirina AI-ê bi stratejiya werzîşê de, nemaze di fûtbolê de, bi safîkirina aliyên taktîkî yên lêdanên quncikê ve, gavek girîng nîşan dide. Di nav hevkariyek di navbera DeepMind û Liverpool FC de hatî pêşve xistin, ew yekbûna têgihîştina stratejîk a mirovî bi teknolojiyên pêşkeftî yên AI-ê re, di nav de fêrbûna kûr a geometrîkî û torên neuralî yên grafîkî, mînak dide. Ji fûtbolê wêdetir, prensîbên TacticAI xwedî potansiyel in ku werzîşên din, û hem jî qadên wekî berevanî û operasyonên leşkerî, bi zêdekirina biryargirtinê, xweşbîniya çavkaniyê, û plansaziya stratejîk veguherînin. Vê nêzîkatiya pêşeng girîngiya mezinbûna AI-ê di warên analîtîk û stratejîk de destnîşan dike, soz dide pêşerojek ku rola AI-ê di piştgirîya biryarê û pêşkeftina stratejîk de di nav sektorên cihêreng de derbas dibe.