TacticAI: wykorzystanie sztucznej inteligencji do udoskonalenia coachingu i strategii piłkarskiej

Piłka nożna, znana również jako piłka nożna, wyróżnia się jako jeden z najpopularniejszych sportów na całym świecie. Oprócz umiejętności fizycznych prezentowanych na boisku, głębię i emocje nadają grze niuanse strategiczne. Jak słynnie zauważył były niemiecki napastnik Lukas Podolsky: „Piłka nożna jest jak szachy, ale bez kości”.

DeepMind, znana ze swojej wiedzy w zakresie gier strategicznych z sukcesami w Szachy oraz Go, Współpracuje z Liverpool FC przedstawić TaktykaAI. Ten system sztucznej inteligencji został zaprojektowany, aby wspierać trenerów piłkarskich i strategów w udoskonalaniu strategii gry, koncentrując się szczególnie na optymalizacji rzutów rożnych – kluczowego aspektu rozgrywki piłkarskiej.

W tym artykule przyjrzymy się bliżej TacticAI i zbadamy, w jaki sposób opracowano tę innowacyjną technologię w celu usprawnienia coachingu piłkarskiego i analizy strategii. TaktykaAI wykorzystuje głębokie uczenie geometryczne oraz grafowe sieci neuronowe (GNN) jako podstawowe komponenty sztucznej inteligencji. Komponenty te zostaną wprowadzone przed zagłębieniem się w wewnętrzne działanie TacticAI i jego transformacyjny wpływ na strategię piłkarską i nie tylko.

Geometryczne głębokie uczenie się i grafowe sieci neuronowe

Geometryczne głębokie uczenie się (GDL) to wyspecjalizowana gałąź sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), skupiająca się na uczeniu się na podstawie ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych danych geometrycznych, takich jak wykresy i sieci, które mają nieodłączne relacje przestrzenne.

Grafowe sieci neuronowe (GNN) to sieci neuronowe zaprojektowane do przetwarzania danych o strukturze graficznej. Doskonale radzą sobie ze zrozumieniem relacji i zależności pomiędzy bytami reprezentowanymi na wykresie jako węzły i krawędzie.

Sieci GNN wykorzystują strukturę grafów do propagowania informacji pomiędzy węzłami, przechwytując relacyjne zależności w danych. Podejście to przekształca cechy węzłów w zwarte reprezentacje, znane jako osadzenia, które są wykorzystywane do zadań takich jak klasyfikacja węzłów, przewidywanie połączeń i klasyfikacja grafów. Na przykład w analityka sportowaSieci GNN wykorzystują graficzną reprezentację stanów gry jako dane wejściowe i uczą się interakcji graczy na potrzeby przewidywania wyników, oceny zawodników, identyfikowania kluczowych momentów gry i analizy decyzji.

Model taktyki AI

Model TacticAI to system głębokiego uczenia się, który przetwarza dane śledzenia gracza w ramkach trajektorii, aby przewidzieć trzy aspekty rzutów rożnych, w tym odbiorcę strzału (kto najprawdopodobniej otrzyma piłkę), określa prawdopodobieństwo strzału (czy strzał zostanie oddany). i sugeruje zmiany w ustawieniu zawodników (jak ustawić zawodników, aby zwiększyć/zmniejszyć prawdopodobieństwo oddania strzału).

Oto jak działa TacticAI rozwinięty:

• Gromadzenie danych: TacticAI wykorzystuje kompleksowy zbiór danych obejmujący ponad 9,000 rzutów rożnych z sezonów Premier League, pobrany z archiwów Liverpoolu FC. Dane obejmują różne źródła, w tym czasoprzestrzenne ramki trajektorii (dane śledzenia), dane strumienia zdarzeń (opisy zdarzeń w grze), profile graczy (wzrost, waga) i różne dane o grach (informacje o stadionie, wymiary boiska).
• Wstępne przetwarzanie danych: Dane zostały dopasowane przy użyciu identyfikatorów gier i sygnatur czasowych, odfiltrowując nieprawidłowe rzuty rożne i uzupełniając brakujące dane.
• Transformacja i wstępne przetwarzanie danych: Zebrane dane są przekształcane w struktury grafów, w których gracze pełnią rolę węzłów i krawędzi reprezentujących ich ruchy i interakcje. Węzły zostały zakodowane z takimi cechami, jak pozycja gracza, prędkość, wzrost i waga. Krawędzie zostały zakodowane za pomocą binarnych wskaźników przynależności do drużyny (niezależnie od tego, czy gracze są członkami drużyny, czy przeciwnikami).
• Modelowanie danych: sieci GNN przetwarzają dane, aby odkryć złożone relacje między graczami i przewidzieć wyniki. Wykorzystując klasyfikację węzłów, klasyfikację grafów i modelowanie predykcyjne, sieci GNN służą odpowiednio do identyfikacji odbiorców, przewidywania prawdopodobieństwa oddania strzału i określania optymalnych pozycji zawodników. Wyniki te dostarczają trenerom praktycznych spostrzeżeń, które pomagają w podejmowaniu strategicznych decyzji podczas rzutów rożnych.
• Integracja modelu generatywnego: TacticAI zawiera narzędzie generatywne, które pomaga trenerom w dostosowywaniu ich planów gry. Zawiera sugestie dotyczące niewielkich modyfikacji pozycji i ruchów zawodników, mających na celu zwiększenie lub zmniejszenie szans na oddanie strzału, w zależności od potrzeb strategii zespołu.

Wpływ TacticAI poza piłkę nożną

Rozwój TacticAI, choć koncentruje się głównie na piłce nożnej, ma szersze implikacje i potencjalny wpływ poza piłką nożną. Niektóre potencjalne przyszłe skutki są następujące:

• Rozwój sztucznej inteligencji w sporcie: TacticAI może odegrać znaczącą rolę w rozwoju sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach sportu. Może analizować złożone wydarzenia w grze, lepiej zarządzać zasobami i przewidywać strategiczne ruchy, co stanowi znaczący impuls do analityki sportowej. Może to prowadzić do znacznej poprawy praktyk trenerskich, poprawy oceny wyników i rozwoju zawodników w takich dyscyplinach sportowych, jak koszykówka, krykiet, rugby i nie tylko.
• Ulepszenia sztucznej inteligencji obronnej i wojskowej: Wykorzystując podstawowe koncepcje TacticAI, technologie sztucznej inteligencji mogą prowadzić do znacznych ulepszeń w strategii obronnej i wojskowej oraz analizie zagrożeń. Dzięki symulacji różnych warunków na polu bitwy, dostarczaniu informacji na temat optymalizacji zasobów i prognozowaniu potencjalnych zagrożeń, systemy sztucznej inteligencji inspirowane podejściem TacticAI mogą zapewnić kluczowe wsparcie w podejmowaniu decyzji, zwiększyć świadomość sytuacyjną i zwiększyć skuteczność operacyjną wojska.
• Odkrycia i przyszły postęp: rozwój TacticAI podkreśla znaczenie współpracy między ludzkimi spostrzeżeniami a analizą sztucznej inteligencji. Podkreśla to potencjalne możliwości wspólnego rozwoju w różnych dziedzinach. W miarę jak badamy proces podejmowania decyzji wspierany przez sztuczną inteligencję, spostrzeżenia uzyskane w wyniku rozwoju TacticAI mogą posłużyć jako wytyczne dla przyszłych innowacji. Innowacje te połączą zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji ze specjalistyczną wiedzą dziedzinową, pomagając stawić czoła złożonym wyzwaniom i osiągnąć cele strategiczne w różnych sektorach, wykraczając poza sport i obronność.

Bottom Line

TacticAI stanowi znaczący krok w łączeniu sztucznej inteligencji ze strategią sportową, szczególnie w piłce nożnej, poprzez udoskonalenie taktycznych aspektów rzutów rożnych. Opracowany w ramach partnerstwa pomiędzy DeepMind i Liverpool FC, stanowi przykład połączenia ludzkiej wiedzy strategicznej z zaawansowanymi technologiami sztucznej inteligencji, w tym geometrycznym głębokim uczeniem się i grafowymi sieciami neuronowymi. Poza piłką nożną zasady TacticAI mogą potencjalnie przekształcić inne sporty, a także dziedziny takie jak obronność i operacje wojskowe, poprzez usprawnienie procesu decyzyjnego, optymalizację zasobów i planowanie strategiczne. To pionierskie podejście podkreśla rosnące znaczenie sztucznej inteligencji w dziedzinach analitycznych i strategicznych, obiecując przyszłość, w której rola sztucznej inteligencji we wspieraniu decyzji i rozwoju strategicznym będzie obejmować różne sektory.