TacticAI: Utnytte AI for å heve fotballtrening og strategi

Fotball, også kjent som fotball, skiller seg ut som en av de mest populære idrettene globalt. Utover de fysiske ferdighetene som vises på banen, er det de strategiske nyansene som gir dybde og spenning til spillet. Som den tidligere tyske fotballspissen Lukas Podolsky berømt sa: "Fotball er som sjakk, men uten terning."

DeepMind, kjent for sin ekspertise innen strategisk spilling med suksesser innen Sjakk og Go, Har samarbeidet med Liverpool FC å introdusere TacticAI. Dette AI-systemet er designet for å støtte fotballtrenere og strateger i å avgrense spillstrategier, med fokus spesielt på å optimalisere hjørnespark – et avgjørende aspekt ved fotballspilling.

I denne artikkelen skal vi se nærmere på TacticAI, og utforske hvordan denne innovative teknologien er utviklet for å forbedre fotballtrening og strategianalyse. TacticAI bruker geometrisk dyplæring og grafiske nevrale nettverk (GNN) som dens grunnleggende AI-komponenter. Disse komponentene vil bli introdusert før vi går inn i TacticAIs indre virkemåte og dens transformative innvirkning på fotballstrategi og utover.

Geometrisk dyplæring og grafiske nevrale nettverk

Geometric Deep Learning (GDL) er en spesialisert gren av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) med fokus på læring fra strukturerte eller ustrukturerte geometriske data, for eksempel grafer og nettverk som har iboende romlige relasjoner.

Graph Neural Networks (GNN) er nevrale nettverk designet for å behandle grafstrukturerte data. De utmerker seg ved å forstå relasjoner og avhengigheter mellom enheter representert som noder og kanter i en graf.

GNN-er utnytter grafstrukturen for å spre informasjon på tvers av noder, og fanger opp relasjonsavhengigheter i dataene. Denne tilnærmingen forvandler nodefunksjoner til kompakte representasjoner, kjent som embeddinger, som brukes til oppgaver som nodeklassifisering, koblingsprediksjon og grafklassifisering. For eksempel i sportsanalyse, GNN-er tar grafrepresentasjonen av spilltilstander som input og lærer spillerinteraksjoner, for resultatprediksjon, spillervurdering, identifisering av kritiske spilløyeblikk og beslutningsanalyse.

TacticAI-modell

TacticAI-modellen er et dypt læringssystem som behandler spillersporingsdata i banerammer for å forutsi tre aspekter av hjørnesparkene, inkludert mottaker av skuddet (hvem er mest sannsynlig å motta ballen), bestemmer skuddsannsynligheten (vil skuddet bli tatt) , og foreslår spillerposisjonsjusteringer (hvordan du plasserer spillerne for å øke/redusere skuddsannsynligheten).

Her er hvordan TacticAI er utviklet:

• Datainnsamling: TacticAI bruker et omfattende datasett med over 9,000 hjørnespark fra Premier League-sesongene, kuratert fra Liverpool FCs arkiver. Dataene inkluderer ulike kilder, inkludert romlig-temporelle banerammer (sporingsdata), hendelsesstrømdata (merking av spillhendelser), spillerprofiler (høyder, vekter) og diverse spilldata (stadioninfo, banedimensjoner).
• Dataforbehandling: Dataene ble justert ved hjelp av spill-IDer og tidsstempler, filtrerte ut ugyldige hjørnespark og fylte ut manglende data.
• Datatransformasjon og forhåndsbehandling: De innsamlede dataene transformeres til grafstrukturer, med spillere som noder og kanter som representerer deres bevegelser og interaksjoner. Noder ble kodet med funksjoner som spillerposisjoner, hastigheter, høyder og vekter. Kanter ble kodet med binære indikatorer for lagmedlemskap (enten spillere er lagkamerater eller motstandere).
• Datamodellering: GNN-er behandler data for å avdekke komplekse spillerforhold og forutsi utdataene. Ved å bruke nodeklassifisering, grafklassifisering og prediktiv modellering, brukes GNN-er for henholdsvis å identifisere mottakere, forutsi skuddsannsynligheter og bestemme optimale spillerposisjoner. Disse resultatene gir trenere handlingskraftig innsikt for å forbedre strategiske beslutninger under hjørnespark.
• Generativ modellintegrasjon: TacticAI inkluderer et generativt verktøy som hjelper trenere med å justere spilleplanene deres. Den gir forslag til små endringer i spillerposisjonering og bevegelser, med sikte på å enten øke eller redusere sjansene for at et skudd blir tatt, avhengig av hva som trengs for lagets strategi.

Effekten av TacticAI Beyond Football

Utviklingen av TacticAI, mens den primært er fokusert på fotball, har bredere implikasjoner og potensielle konsekvenser utover fotballen. Noen potensielle fremtidige konsekvenser er som følger:

• Fremme AI i sport: TacticAI kan spille en betydelig rolle i å fremme AI på tvers av forskjellige idrettsbaner. Den kan analysere komplekse spillhendelser, administrere ressurser bedre og forutse strategiske grep som gir et meningsfullt løft til sportsanalyse. Dette kan føre til en betydelig forbedring av trenerpraksis, forbedring av ytelsesevaluering og utvikling av spillere innen idretter som basketball, cricket, rugby og mer.
• Forsvars- og militære AI-forbedringer: Ved å bruke kjernekonseptene til TacticAI, kan AI-teknologier føre til store forbedringer i forsvars- og militærstrategi og trusselanalyse. Gjennom simulering av forskjellige slagmarksforhold, gi ressursoptimaliseringsinnsikt og prognoser potensielle trusler, kan AI-systemer inspirert av TacticAIs tilnærming tilby avgjørende beslutningsstøtte, øke situasjonsbevisstheten og øke militærets operative effektivitet.
• Oppdagelser og fremtidig fremgang: TacticAIs utvikling understreker viktigheten av samarbeid mellom menneskelig innsikt og AI-analyse. Dette fremhever potensielle muligheter for samarbeid på tvers av ulike felt. Når vi utforsker AI-støttet beslutningstaking, kan innsikten fra TacticAIs utvikling tjene som retningslinjer for fremtidige innovasjoner. Disse innovasjonene vil kombinere avanserte AI-algoritmer med spesialisert domenekunnskap, bidra til å takle komplekse utfordringer og oppnå strategiske mål på tvers av ulike sektorer, og utvide utover sport og forsvar.

Bunnlinjen

TacticAI representerer et betydelig sprang i å slå sammen AI med sportsstrategi, spesielt i fotball, ved å avgrense de taktiske aspektene ved hjørnespark. Utviklet gjennom et partnerskap mellom DeepMind og Liverpool FC, eksemplifiserer den fusjonen av menneskelig strategisk innsikt med avansert AI-teknologi, inkludert geometrisk dyplæring og grafiske nevrale nettverk. Utover fotball har TacticAIs prinsipper potensial til å transformere andre idretter, så vel som felt som forsvar og militære operasjoner, ved å forbedre beslutningstaking, ressursoptimalisering og strategisk planlegging. Denne banebrytende tilnærmingen understreker den økende betydningen av AI i analytiske og strategiske domener, og lover en fremtid der AIs rolle i beslutningsstøtte og strategisk utvikling spenner over ulike sektorer.