TacticAI: Wykorzystanie AI do podniesienia poziomu treningu i strategii piłkarskiej

Piłka nożna, znana również jako futbol, wyróżnia się jako jeden z najbardziej popularnych sportów na świecie. Poza umiejętnościami fizycznymi wyświetlanymi na boisku, to strategiczne niuanse nadają grze głębię i emocje. Jak powiedział były niemiecki piłkarz Lukas Podolsky, “Piłka nożna to jak szachy, ale bez kości”.

DeepMind, znany ze swojej ekspertyzy w strategicznych grach z sukcesami w szachach i go, współpracuje z Liverpool FC w celu wprowadzenia TacticAI. Ten system AI jest zaprojektowany do wspierania trenerów piłkarskich i strategów w doskonaleniu taktyki gry, koncentrując się szczególnie na optymalizacji rzutów rożnych – kluczowym aspekcie gry w piłkę nożną.

W tym artykule przyjrzymy się TacticAI, badając, jak ta innowacyjna technologia jest rozwijana w celu poprawy treningu piłkarskiego i analizy strategicznej. TacticAI wykorzystuje geometriczne głębokie uczenie i sieci neuronowe grafowe (GNN) jako podstawowe składniki AI. Te składniki zostaną wprowadzone przed zajrzeniem do wnętrza TacticAI i jego przełomowego wpływu na strategię piłkarską i poza nią.

Geometriczne głębokie uczenie i sieci neuronowe grafowe

Geometriczne głębokie uczenie (GDL) to specjalizowana gałąź sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) skupiona na nauce z danych geometrycznych, takich jak grafy i sieci, które mają wewnętrzne relacje przestrzenne.

Sieci neuronowe grafowe (GNN) to sieci neuronowe zaprojektowane do przetwarzania danych o strukturze grafu. Są one doskonałe w zrozumieniu relacji i zależności między jednostkami reprezentowanymi jako węzły i krawędzie w grafie.

GNN wykorzystują strukturę grafu do propagowania informacji między węzłami, ujmując zależności relacyjne w danych. Ten podejście transformuje cechy węzłów w kompaktne reprezentacje, znane jako zamknięcia, które są wykorzystywane do zadań takich jak klasyfikacja węzłów, predykcja połączeń i klasyfikacja grafu. Na przykład, w analizie sportowej, GNN przyjmują reprezentację grafu stanu gry jako dane wejściowe i uczą się interakcji graczy, do predykcji wyników, wyceny graczy, identyfikacji krytycznych momentów gry i analizy decyzji.

Model TacticAI

Model TacticAI to system głębokiego uczenia, który przetwarza dane śledzenia graczy w ramach trajektorii w celu predykcji trzech aspektów rzutów rożnych, w tym odbiorcy strzału (kto jest najbardziej prawdopodobnym odbiorcą piłki), określenia prawdopodobieństwa strzału (czy strzał zostanie wykonany) i sugestii dostosowań pozycji graczy (jak umieścić graczy, aby zwiększyć lub zmniejszyć prawdopodobieństwo strzału).

Oto jak TacticAI jest rozwijany:

• Zbieranie danych: TacticAI wykorzystuje kompletny zestaw danych ponad 9 000 rzutów rożnych z sezonów Premier League, opracowany z archiwów Liverpool FC. Dane obejmują różne źródła, w tym ramy trajektorii przestrzenno-czasowych (dane śledzenia), strumień zdarzeń (adnotacje zdarzeń gry), profile graczy (wzrost, waga) i inne dane gry (informacje o stadionie, wymiary boiska).
• Przygotowanie danych: Dane zostały wyalignowane za pomocą identyfikatorów gier i znaczników czasu, filtrowane w celu usunięcia nieważnych rzutów rożnych i uzupełnione brakujące dane.
• Transformacja i przygotowanie danych: Zebrane dane są transformowane w struktury grafu, z graczami jako węzłami i krawędziami reprezentującymi ich ruchy i interakcje. Węzły zostały zakodowane z cechami takimi jak pozycje graczy, prędkości, wzrost i waga. Krawędzie zostały zakodowane z binarnymi wskaźnikami przynależności do drużyny (czy gracze są kolegami z drużyny czy przeciwnikami).
• Modelowanie danych: GNN przetwarza dane w celu odkrycia złożonych relacji między graczami i predykcji wyników. Wykorzystując klasyfikację węzłów, klasyfikację grafu i modelowanie predykcyjne, GNN są wykorzystywane do identyfikacji odbiorców, predykcji prawdopodobieństwa strzałów i określenia optymalnych pozycji graczy, odpowiednio. Te wyniki dostarczają trenerom wglądu w działania, aby poprawić podejmowanie decyzji strategicznych podczas rzutów rożnych.
• Integracja modelu generatywnego: TacticAI zawiera narzędzie generatywne, które pomaga trenerom w dostosowaniu planów gry. Oferuje sugestie dotyczące niewielkich modyfikacji pozycji i ruchów graczy, mających na celu zwiększenie lub zmniejszenie szans na wykonanie strzału, w zależności od potrzeb strategii drużyny.

Wpływ TacticAI poza piłką nożną

Rozwój TacticAI, chociaż głównie skupiony na piłce nożnej, ma szersze implikacje i potencjalny wpływ poza piłką nożną. Niektóre potencjalne przyszłe wpływy to:

• Rozwój AI w sporcie: TacticAI może odegrać znaczącą rolę w rozwoju AI w różnych dziedzinach sportu. Może analizować złożone zdarzenia gry, lepiej zarządzać zasobami i przewidywać strategiczne ruchy, oferując znaczącą poprawę analizy sportowej. Może to prowadzić do znaczącej poprawy praktyk treningowych, wzmocnienia oceny wydajności i rozwoju graczy w sportach takich jak koszykówka, krykiet, rugby i inne.
• Poprawa AI w obronie i operacjach wojskowych: Wykorzystując podstawowe pojęcia TacticAI, technologie AI mogą prowadzić do znaczących popraw w strategii obronnej i wojskowej, a także w analizie zagrożeń. Przez symulację różnych warunków na polu bitwy, dostarczanie wglądu w optymalizację zasobów i prognozowanie potencjalnych zagrożeń, systemy AI inspirowane podejściem TacticAI mogą oferować kluczowe wsparcie w podejmowaniu decyzji, zwiększać świadomość sytuacyjną i zwiększać skuteczność operacyjną wojska.
• Odkrycia i przyszły postęp: Rozwój TacticAI podkreśla wagę współpracy między wglądem ludzkim a analizą AI. Podkreśla to potencjalne możliwości współpracy w różnych dziedzinach. Podczas gdy będziemy badać podejmowanie decyzji z użyciem AI, wglądy uzyskane z rozwoju TacticAI mogą służyć jako wytyczne dla przyszłych innowacji. Te innowacje będą łączyć zaawansowane algorytmy AI z wiedzą specjalistyczną, pomagając rozwiązać złożone wyzwania i osiągać strategiczne cele w różnych sektorach, wykraczając poza sport i obronę.

Podsumowanie

TacticAI reprezentuje znaczący krok w łączeniu AI z strategią sportową, szczególnie w piłce nożnej, poprzez udoskonalenie aspektów taktycznych rzutów rożnych. Rozwinięty we współpracy między DeepMind a Liverpool FC, stanowi połączenie wglądu strategicznego z zaawansowanymi technologiami AI, w tym geometricznym głębokim uczeniem i sieciami neuronowymi grafowymi. Poza piłką nożną, zasady TacticAI mają potencjał, aby przekształcić inne sporty, a także dziedziny takie jak obrona i operacje wojskowe, poprzez poprawę podejmowania decyzji, optymalizację zasobów i planowania strategicznego. Ten pionierski podejście podkreśla rosnące znaczenie AI w dziedzinach analitycznych i strategicznych, obiecując przyszłość, w której rola AI w podejmowaniu decyzji i rozwoju strategicznym będzie sięgać różnych sektorów.