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

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

DeepMind, bekend om zijn expertise in strategische gaming met successen in Schaken 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 door het optimaliseren van corner kicks – een cruciaal aspect van voetbalspelen.

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 diepe leren en grafische neurale netwerken (GNN’s) 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 grafische neurale netwerken

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.

Grafische neurale netwerken (GNN’s) zijn neurale netwerken die zijn ontworpen om grafiekgestructureerde gegevens te verwerken. Ze zijn uitstekend in het begrijpen van relaties en afhankelijkheden tussen entiteiten die worden weergegeven als knooppunten en randen in een grafiek.

GNN’s gebruiken de grafiekstructuur om informatie over knooppunten te propageren, waarbij relationele afhankelijkheden in de gegevens worden vastgelegd. Deze aanpak transformeert knooppuntkenmerken in compacte voorstellingen, bekend als embeddings, die worden gebruikt voor taken zoals knooppuntclassificatie, linkvoorspelling en grafiekclassificatie. Bijvoorbeeld, in sportanalyse, nemen GNN’s de grafiekweergave van spelstaten als invoer en leren spelerinteracties, voor uitkomstvoorspelling, spelerwaardering, het identificeren van kritieke 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 schotwaarschijnlijkheid te verhogen/verlagen).

Hieronder wordt uitgelegd hoe TacticAI is ontwikkeld:

• 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 spatio-temporele trajectframes (trackingsgegevens), gebeurtenisstroomgegevens (annotatie van spelgebeurtenissen), spelerprofielen (hoogtes, gewichten) en diverse spelgegevens (stadioninformatie, veldafmetingen).
• Gegevensvoorverwerking: De gegevens werden uitgelijnd met behulp van spel-IDs en tijdstempels, waarbij ongeldige corner kicks werden gefilterd en ontbrekende gegevens werden aangevuld.
• 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, hoogtes en gewichten. Randen werden gecodeerd met binaire indicatoren van teamlidmaatschap (of spelers teamgenoten of tegenstanders zijn).
• Gegevensmodellering: GNN’s verwerken gegevens om complexe spelerrelaties te ontdekken en uitkomsten te voorspellen. Door het gebruik van knooppuntclassificatie, grafiekclassificatie en predictief modelleren, worden GNN’s gebruikt voor het identificeren van ontvangers, het voorspellen van schotwaarschijnlijkheden en het bepalen van optimale spelerposities, respectievelijk. Deze uitkomsten bieden coaches actiegerichte inzichten om strategische beslissingen 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 verlagen, afhankelijk van wat nodig is voor de strategie van het team.

Impact van TacticAI buiten voetbal

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

• Voortgang van AI in sport: TacticAI kan een aanzienlijke rol spelen in het verbeteren van AI in verschillende sporten. Het kan complexe spelgebeurtenissen analyseren, bronnen beter beheren en strategische zetten voorspellen, waardoor sportanalyse een significante boost krijgt. Dit kan leiden tot een aanzienlijke verbetering van coachingspraktijken, prestatiebeoordeling en spelersontwikkeling in sporten zoals basketbal, cricket, rugby en daarbuiten.
• Verbeterring van AI in defensie en militaire operaties: Door de kernconcepten van TacticAI te gebruiken, kunnen AI-technologieën leiden tot significante verbeteringen in defensie- en militaire strategie en bedreigingsanalyse. Door de simulatie van verschillende slagveldcondities, het bieden van inzichten in bronoptimalisatie en het voorspellen van potentiële bedreigingen, kunnen AI-systemen geïnspireerd door TacticAI’s aanpak cruciale beslissingsondersteuning bieden, situatiebewustzijn verhogen en operationele effectiviteit van het leger vergroten.
• 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 domeinen. Naarmate we AI-ondersteunde beslissingen verkennen, kunnen de inzichten die zijn 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 kunnen worden aangepakt en strategische doelen kunnen worden bereikt in verschillende sectoren, die verder gaan dan sport en defensie.

De bodemlijn

TacticAI vertegenwoordigt een significante sprong 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 grafische neurale netwerken. Buiten voetbal hebben de principes van TacticAI het potentieel om andere sporten te transformeren, evenals domeinen zoals defensie- en militaire operaties, door beslissingen te verbeteren, bronnen te optimaliseren en strategische planning te verhogen. Deze pionierende aanpak onderstreept de groeiende belangstelling voor AI in analytische en strategische domeinen, belovend een toekomst waarin de rol van AI in beslissingsondersteuning en strategische ontwikkeling zich uitstrekt over verschillende sectoren.