TacticAI: Utilizarea inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți strategia și antrenamentul de fotbal

Fotbalul, cunoscut și sub denumirea de fotbal, se remarcă drept unul dintre cele mai apreciate sporturi la nivel global. Dincolo de abilitățile fizice afișate pe teren, nuanțele strategice sunt cele care aduc profunzime și emoție jocului. După cum a remarcat celebrul fostul atacant german Lukas Podolsky, „Fotbalul este ca șahul, dar fără zaruri”.

DeepMind, cunoscut pentru expertiza sa în jocurile strategice cu succese în Şah și Go, A colaborat cu FC Liverpool a introduce TacticAI. Acest sistem AI este conceput pentru a sprijini antrenorii de fotbal și strategii în perfecționarea strategiilor de joc, concentrându-se în mod special pe optimizarea loviturilor de colț – un aspect crucial al jocului de fotbal.

În acest articol, vom arunca o privire mai atentă asupra TacticAI, explorând modul în care această tehnologie inovatoare este dezvoltată pentru a îmbunătăți antrenamentul de fotbal și analiza strategiei. TacticAI folosește învățare profundă geometrică și rețele neuronale grafice (GNN) ca componente fundamentale ale AI. Aceste componente vor fi introduse înainte de a explora funcționarea interioară a TacticAI și impactul său transformator asupra strategiei fotbalului și nu numai.

Învățare profundă geometrică și rețele neuronale grafice

Geometric Deep Learning (GDL) este o ramură specializată a inteligenței artificiale (AI) și a învățării automate (ML) axată pe învățarea din date geometrice structurate sau nestructurate, cum ar fi grafice și rețele care au relații spațiale inerente.

Rețelele neuronale grafice (GNN) sunt rețele neuronale concepute pentru a procesa date structurate în grafic. Ei excelează la înțelegerea relațiilor și dependențelor dintre entitățile reprezentate ca noduri și margini într-un grafic.

GNN-urile folosesc structura graficului pentru a propaga informațiile peste noduri, captând dependențe relaționale în date. Această abordare transformă caracteristicile nodului în reprezentări compacte, cunoscute ca încastrări, care sunt utilizate pentru sarcini precum clasificarea nodurilor, predicția legăturilor și clasificarea graficelor. De exemplu, în analiză sportivă, GNN-urile iau reprezentarea grafică a stărilor jocului ca intrare și învață interacțiunile jucătorilor, pentru predicția rezultatelor, evaluarea jucătorilor, identificarea momentelor critice ale jocului și analiza deciziei.

Modelul TacticAI

Modelul TacticAI este un sistem de învățare profundă care prelucrează datele de urmărire a jucătorului în cadre de traiectorie pentru a prezice trei aspecte ale loviturilor de colț, inclusiv receptorul loviturii (cine are cel mai probabil să primească mingea), determină probabilitatea de lovitură (va fi efectuată lovitura) , și sugerează ajustări de poziționare a jucătorilor (cum să poziționați jucătorii pentru a crește/scădea probabilitatea de lovitură).

Iată cum este TacticAI dezvoltat:

• Colectare de date: TacticAI utilizează un set de date cuprinzător de peste 9,000 de lovituri de colț din sezoanele din Premier League, păstrate din arhivele Liverpool FC. Datele includ diverse surse, inclusiv cadre de traiectorie spațio-temporale (date de urmărire), date din fluxul de evenimente (adnotarea evenimentelor de joc), profiluri ale jucătorilor (înălțimi, greutăți) și date diverse despre joc (informații stadion, dimensiunile terenului).
• Preprocesarea datelor: datele au fost aliniate folosind ID-urile jocului și marcajele de timp, eliminând loviturile de colț nevalide și completând datele lipsă.
• Transformarea datelor și preprocesarea: datele colectate sunt transformate în structuri grafice, cu jucători ca noduri și margini reprezentând mișcările și interacțiunile lor. Nodurile au fost codificate cu caracteristici precum pozițiile jucătorilor, viteze, înălțimi și greutăți. Marginile au fost codificate cu indicatori binari ai apartenenței la echipă (fie că jucătorii sunt colegi de echipă sau adversari).
• Modelarea datelor: GNN-urile procesează datele pentru a descoperi relații complexe cu jucătorii și pentru a prezice rezultatele. Prin utilizarea clasificării nodurilor, clasificării grafice și modelării predictive, GNN-urile sunt utilizate pentru identificarea receptorilor, pentru prezicerea probabilităților de lovituri și, respectiv, pentru determinarea pozițiilor optime ale jucătorilor. Aceste rezultate oferă antrenorilor informații utile pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor strategice în timpul loviturilor de colț.
• Integrarea modelului generativ: TacticAI include un instrument generativ care îi ajută pe antrenori să își ajusteze planurile de joc. Oferă sugestii pentru ușoare modificări în poziționarea și mișcările jucătorului, având ca scop fie să crească, fie să scadă șansele ca o lovitură să fie efectuată, în funcție de ceea ce este necesar pentru strategia echipei.

Impactul TacticAI dincolo de fotbal

Dezvoltarea TacticAI, deși se concentrează în primul rând pe fotbal, are implicații mai largi și impacturi potențiale dincolo de fotbal. Câteva impacturi potențiale viitoare sunt următoarele:

• Avansarea AI în sport: TacticAI ar putea juca un rol substanțial în promovarea AI în diferite domenii sportive. Poate analiza evenimente complexe de joc, poate gestiona mai bine resursele și poate anticipa mișcările strategice, oferind un impuls semnificativ analizei sportive. Acest lucru poate duce la o îmbunătățire semnificativă a practicilor de antrenament, la îmbunătățirea evaluării performanței și la dezvoltarea jucătorilor în sporturi precum baschet, cricket, rugby și nu numai.
• Îmbunătățiri ale inteligenței artificiale pentru apărare și militar: utilizând conceptele de bază ale TacticAI, tehnologiile inteligenței artificiale ar putea duce la îmbunătățiri majore în strategia militară și de apărare și analiza amenințărilor. Prin simularea diferitelor condiții pe câmpul de luptă, oferind informații despre optimizarea resurselor și prognozând potențialele amenințări, sistemele AI inspirate de abordarea TacticAI ar putea oferi sprijin crucial în luarea deciziilor, ar putea crește conștientizarea situației și ar putea crește eficiența operațională a armatei.
• Descoperiri și progrese viitoare: dezvoltarea TacticAI subliniază importanța colaborării dintre înțelegerile umane și analiza AI. Acest lucru evidențiază oportunitățile potențiale pentru progrese colaborative în diferite domenii. Pe măsură ce explorăm luarea deciziilor susținute de AI, cunoștințele obținute din dezvoltarea TacticAI ar putea servi drept linii directoare pentru inovațiile viitoare. Aceste inovații vor combina algoritmi AI avansați cu cunoștințe de domeniu specializate, ajutând la abordarea provocărilor complexe și la atingerea obiectivelor strategice în diverse sectoare, extinzându-se dincolo de sport și apărare.

Linia de jos

TacticAI reprezintă un salt semnificativ în îmbinarea AI cu strategia sportivă, în special în fotbal, prin rafinarea aspectelor tactice ale loviturilor de colț. Dezvoltat printr-un parteneriat între DeepMind și Liverpool FC, acesta exemplifică fuziunea perspectivei strategice umane cu tehnologiile AI avansate, inclusiv învățarea profundă geometrică și rețelele neuronale grafice. Dincolo de fotbal, principiile TacticAI au potențialul de a transforma alte sporturi, precum și domenii precum apărarea și operațiunile militare, prin îmbunătățirea procesului decizional, optimizarea resurselor și planificarea strategică. Această abordare de pionierat subliniază importanța tot mai mare a AI în domeniile analitice și strategice, promițând un viitor în care rolul AI în sprijinul decizional și dezvoltarea strategică se întinde pe diverse sectoare.