TacticAI: Het inzetten van AI om voetbalcoaching en -strategie te verhogen

Voetbal, ook wel soccer genoemd, is een van de meest populaire sporten ter wereld. Naast de fysieke vaardigheden die op het veld worden getoond, zijn het de strategische nuances die diepte en opwinding aan het spel brengen. Zoals de voormalige Duitse voetballer Lukas Podolsky beroemd zei: “Voetbal is als schaken, maar zonder dobbelstenen.”

DeepMind, bekend om zijn expertise in strategische gaming met successen in Chess en Go, heeft een partnership met Liverpool FC om TacticAI te introduceren. Dit AI-systeem is ontworpen om voetbalcoaches en -strategen te ondersteunen bij het verfijnen van spelstrategieën, met name bij het optimaliseren van corner kicks – een cruciaal aspect van voetbal.

In dit artikel zullen we een nadere blik werpen op TacticAI, waarin we onderzoeken hoe deze innovatieve technologie is ontwikkeld om voetbalcoaching en -strategieanalyse te verbeteren. TacticAI maakt gebruik van geometrisch diep leren en graph neural networks (GNNs) als zijn fundamentele AI-componenten. Deze componenten zullen worden geïntroduceerd voordat we ingaan op de werking van TacticAI en zijn transformatieve impact op voetbalstrategie en daarbuiten.

Geometrisch Diep Leren en Graph Neural Networks

Geometrisch Diep Leren (GDL) is een gespecialiseerde tak van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) die zich richt op het leren van gestructureerde of ongestructureerde geometrische gegevens, zoals grafieken en netwerken met inherente ruimtelijke relaties.

Graph Neural Networks (GNNs) zijn neurale netwerken die zijn ontworpen om grafiekgestructureerde gegevens te verwerken. Ze excelleren in het begrijpen van relaties en afhankelijkheden tussen entiteiten die worden weergegeven als knooppunten en randen in een grafiek.

GNNs gebruiken de grafiekstructuur om informatie over knooppunten te propageren, waardoor relationele afhankelijkheden in de gegevens worden vastgelegd. Deze benadering transformeert knooppuntkenmerken in compacte voorstellingen, bekend als embeddings, die worden gebruikt voor taken zoals knooppuntclassificatie, linkvoorspelling en grafiekclassificatie. Bijvoorbeeld, in sportanalyse, nemen GNNs de grafiekweergave van spelstaten als invoer en leren spelerinteracties, voor uitkomstvoorspelling, spelerwaardering, het identificeren van cruciale spelmomenten en beslisanalyse.

TacticAI Model

Het TacticAI-model is een diep lerend systeem dat spelertrackingsgegevens in trajectframes verwerkt om drie aspecten van corner kicks te voorspellen, waaronder de ontvanger van de schot (wie het meest waarschijnlijk de bal zal ontvangen), bepaalt schotwaarschijnlijkheid (of de schot zal worden genomen) en suggereert spelerpositieaanpassingen (hoe spelers moeten worden gepositioneerd om de kans op een schot te verhogen/verlagen).

Hieronder volgt hoe TacticAI ontwikkeld is:

• Gegevensverzameling: TacticAI gebruikt een uitgebreide dataset van meer dan 9.000 corner kicks uit Premier League-seizoenen, verzameld uit de archieven van Liverpool FC. De gegevens omvatten verschillende bronnen, waaronder spatiotemporele trajectframes (trackingsgegevens), gebeurtenisstroomgegevens (annotatie van spelgebeurtenissen), spelerprofielen (lengte, gewicht) en diverse spelgegevens (stadioninformatie, veldafmetingen).
• Gegevensvoorverwerking: De gegevens werden uitgelijnd met behulp van spel-ID’s en tijdstempels, waarbij ongeldige corner kicks werden gefilterd en ontbrekende gegevens werden ingevuld.
• Gegevenstransformatie en -voorverwerking: De verzamelde gegevens werden getransformeerd in grafiekstructuren, met spelers als knooppunten en randen die hun bewegingen en interacties vertegenwoordigen. Knooppunten werden gecodeerd met kenmerken zoals spelerposities, snelheden, lengte en gewicht. Randen werden gecodeerd met binaire indicatoren van teamlidmaatschap (of spelers teamgenoten of tegenstanders zijn).
• Gegevensmodellering: GNNs verwerken de gegevens om complexe spelerrelaties te ontdekken en de uitvoer te voorspellen. Door het gebruik van knooppuntclassificatie, grafiekclassificatie en predictief modelleren, worden GNNs gebruikt voor het identificeren van ontvangers, het voorspellen van schotkansen en het bepalen van optimale spelerposities, respectievelijk. Deze uitvoer biedt coaches actiegerichte inzichten om strategische besluitvorming tijdens corner kicks te verbeteren.
• Integratie van generatief model: TacticAI bevat een generatief hulpmiddel dat coaches helpt bij het aanpassen van hun spelplannen. Het biedt suggesties voor kleine aanpassingen in spelerposities en -bewegingen, met als doel de kans op een schot te verhogen of te verlagen, afhankelijk van wat nodig is voor de strategie van het team.

Impact van TacticAI voorbij Voetbal

De ontwikkeling van TacticAI, hoewel primair gericht op voetbal, heeft bredere implicaties en potentiële impacten voorbij het voetbal. Enkele potentiële toekomstige impacten zijn:

• Voortgang van AI in Sport: TacticAI kan een aanzienlijke rol spelen bij het vooruit helpen van AI in verschillende sportgebieden. Het kan complexe spelgebeurtenissen analyseren, bronnen beter beheren en strategische moves voorspellen, waardoor een significante verbetering van sportanalyse ontstaat. Dit kan leiden tot een aanzienlijke verbetering van coachingspraktijken, de verhoging van prestatiebeoordeling en de ontwikkeling van spelers in sporten zoals basketbal, cricket, rugby en verder.
• Verdediging en Militaire AI-verbeteringen: Door het gebruik van de kernconcepten van TacticAI, kunnen AI-technologieën leiden tot belangrijke verbeteringen in verdedigings- en militaire strategie en bedreigingsanalyse. Door het simuleren van verschillende slagveldomstandigheden, het bieden van inzichten in bronoptimalisatie en het voorspellen van potentiële bedreigingen, kunnen AI-systemen geïnspireerd door de aanpak van TacticAI cruciale besluitvormingsondersteuning bieden, situatiebewustzijn verhogen en de operationele effectiviteit van het leger verhogen.
• Ontdekkingen en Toekomstige Vooruitgang: De ontwikkeling van TacticAI benadrukt het belang van samenwerking tussen menselijke inzichten en AI-analyse. Dit onderstreept potentiële kansen voor gezamenlijke vooruitgang in verschillende gebieden. Terwijl we AI-ondersteunde besluitvorming verkennen, kunnen de inzichten verkregen uit de ontwikkeling van TacticAI dienen als richtlijnen voor toekomstige innovaties. Deze innovaties zullen geavanceerde AI-algoritmen combineren met gespecialiseerde domeinkennis, waardoor complexe uitdagingen worden aangepakt en strategische doelstellingen worden bereikt in verschillende sectoren, uitbreidend voorbij sport en verdediging.

De Bottom Line

TacticAI vertegenwoordigt een aanzienlijke stap in het combineren van AI met sportstrategie, met name in voetbal, door het verfijnen van de tactische aspecten van corner kicks. Ontwikkeld door een partnership tussen DeepMind en Liverpool FC, illustreert het de fusie van menselijke strategische inzichten met geavanceerde AI-technologieën, waaronder geometrisch diep leren en graph neural networks. Voorbij voetbal hebben de principes van TacticAI het potentieel om andere sporten te transformeren, evenals gebieden zoals verdediging en militaire operaties, door besluitvorming, bronoptimalisatie en strategische planning te verbeteren. Deze baanbrekende aanpak onderstreept de groeiende belangstelling voor AI in analytische en strategische domeinen, belovend een toekomst waarin de rol van AI in besluitvormingsondersteuning en strategische ontwikkeling zich uitstrekt over verschillende sectoren.