TacticAI: aproveitando a IA para elevar o treinamento e a estratégia de futebol

O futebol, também conhecido como futebol, destaca-se como um dos esportes mais praticados em todo o mundo. Além das habilidades físicas exibidas em campo, são as nuances estratégicas que trazem profundidade e emoção ao jogo. Como observou o ex-atacante de futebol alemão Lukas Podolsky: “O futebol é como o xadrez, mas sem os dados”.

DeepMind, conhecida por sua experiência em jogos estratégicos com sucesso em xadrez e Go, Se associou com Liverpool FC para apresentar TáticaAI. Este sistema de IA foi projetado para apoiar treinadores e estrategistas de futebol no refinamento de estratégias de jogo, concentrando-se especificamente na otimização de escanteios – um aspecto crucial do jogo de futebol.

Neste artigo, examinaremos mais de perto o TacticAI, explorando como essa tecnologia inovadora é desenvolvida para aprimorar o treinamento de futebol e a análise estratégica. TacticAI utiliza aprendizado profundo geométrico e redes neurais gráficas (GNNs) como seus componentes fundamentais de IA. Estes componentes serão introduzidos antes de nos aprofundarmos no funcionamento interno do TacticAI e no seu impacto transformador na estratégia do futebol e muito mais.

Aprendizado profundo geométrico e redes neurais gráficas

Geometric Deep Learning (GDL) é um ramo especializado de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) focado no aprendizado de dados geométricos estruturados ou não estruturados, como gráficos e redes que possuem relações espaciais inerentes.

Redes Neurais de Grafos (GNNs) são redes neurais projetadas para processar dados estruturados em grafos. Eles se destacam na compreensão de relacionamentos e dependências entre entidades representadas como nós e arestas em um gráfico.

GNNs aproveitam a estrutura gráfica para propagar informações entre nós, capturando dependências relacionais nos dados. Esta abordagem transforma recursos de nós em representações compactas, conhecidas como incorporações, que são utilizados para tarefas como classificação de nós, previsão de links e classificação de gráficos. Por exemplo, em analítica de esportes, as GNNs tomam a representação gráfica dos estados do jogo como entrada e aprendem as interações dos jogadores, para previsão de resultados, avaliação do jogador, identificação de momentos críticos do jogo e análise de decisão.

Modelo TacticAI

O modelo TacticAI é um sistema de aprendizagem profunda que processa dados de rastreamento do jogador em quadros de trajetória para prever três aspectos dos escanteios, incluindo o recebedor do chute (quem tem maior probabilidade de receber a bola), determina a probabilidade do chute (o chute será realizado) , e sugere ajustes de posicionamento dos jogadores (como posicionar os jogadores para aumentar/diminuir a probabilidade de chute).

Veja como é o TacticAI desenvolvido:

• Coleta de dados: TacticAI usa um conjunto de dados abrangente de mais de 9,000 escanteios de temporadas da Premier League, com curadoria dos arquivos do Liverpool FC. Os dados incluem várias fontes, incluindo quadros de trajetória espaço-temporal (dados de rastreamento), dados de fluxo de eventos (anotação de eventos de jogo), perfis de jogadores (alturas, pesos) e dados diversos de jogo (informações do estádio, dimensões do campo).
• Pré-processamento de dados: Os dados foram alinhados usando IDs de jogo e carimbos de data/hora, filtrando escanteios inválidos e preenchendo dados ausentes.
• Transformação e pré-processamento de dados: Os dados coletados são transformados em estruturas gráficas, com os jogadores como nós e arestas representando seus movimentos e interações. Os nós foram codificados com características como posições dos jogadores, velocidades, alturas e pesos. As arestas foram codificadas com indicadores binários de membros da equipe (se os jogadores são companheiros de equipe ou oponentes).
• Modelagem de dados: GNNs processam dados para descobrir relacionamentos complexos entre jogadores e prever os resultados. Ao utilizar classificação de nós, classificação de gráficos e modelagem preditiva, os GNNs são usados ​​para identificar receptores, prever probabilidades de arremesso e determinar as posições ideais dos jogadores, respectivamente. Esses resultados fornecem aos treinadores insights acionáveis ​​para aprimorar a tomada de decisões estratégicas durante cobranças de escanteio.
• Integração de modelo generativo: TacticAI inclui uma ferramenta generativa que auxilia os treinadores no ajuste de seus planos de jogo. Oferece sugestões de pequenas modificações no posicionamento e movimentação do jogador, visando aumentar ou diminuir as chances de um chute ser executado, dependendo do que for necessário para a estratégia do time.

Impacto do TacticAI além do futebol

O desenvolvimento do TacticAI, embora focado principalmente no futebol, tem implicações mais amplas e impactos potenciais para além do futebol. Alguns potenciais impactos futuros são os seguintes:

• Avanço da IA ​​nos Esportes: TacticAI poderia desempenhar um papel substancial no avanço da IA ​​em diferentes campos esportivos. Ele pode analisar eventos de jogos complexos, gerenciar melhor os recursos e antecipar movimentos estratégicos, oferecendo um impulso significativo à análise esportiva. Isso pode levar a uma melhoria significativa das práticas de treinamento, ao aprimoramento da avaliação de desempenho e ao desenvolvimento de jogadores em esportes como basquete, críquete, rugby e muito mais.
• Aprimoramentos de IA militar e de defesa: Utilizando os conceitos básicos do TacticAI, as tecnologias de IA podem levar a grandes melhorias na estratégia militar e de defesa e na análise de ameaças. Através da simulação de diferentes condições do campo de batalha, fornecendo insights de otimização de recursos e prevendo ameaças potenciais, os sistemas de IA inspirados na abordagem da TacticAI poderiam oferecer apoio crucial à tomada de decisões, aumentar a consciência situacional e aumentar a eficácia operacional das forças armadas.
• Descobertas e progresso futuro: O desenvolvimento do TacticAI enfatiza a importância da colaboração entre os insights humanos e a análise de IA. Isso destaca oportunidades potenciais para avanços colaborativos em diferentes campos. À medida que exploramos a tomada de decisões apoiada pela IA, os conhecimentos obtidos com o desenvolvimento do TacticAI podem servir como diretrizes para inovações futuras. Estas inovações combinarão algoritmos avançados de IA com conhecimento de domínio especializado, ajudando a enfrentar desafios complexos e a alcançar objetivos estratégicos em vários setores, expandindo-se para além do desporto e da defesa.

Concluindo!

TacticAI representa um salto significativo na fusão da IA ​​com a estratégia desportiva, particularmente no futebol, ao refinar os aspectos táticos dos escanteios. Desenvolvido através de uma parceria entre DeepMind e Liverpool FC, exemplifica a fusão da visão estratégica humana com tecnologias avançadas de IA, incluindo aprendizagem geométrica profunda e redes neurais gráficas. Além do futebol, os princípios da TacticAI têm o potencial de transformar outros desportos, bem como campos como a defesa e as operações militares, melhorando a tomada de decisões, a otimização de recursos e o planeamento estratégico. Esta abordagem pioneira sublinha a importância crescente da IA ​​em domínios analíticos e estratégicos, prometendo um futuro onde o papel da IA ​​no apoio à decisão e no desenvolvimento estratégico se estende a vários sectores.