TacticAI: Использование ИИ для улучшения тренерской работы и стратегии в футболе

Футбол, также известный как футбол, выделяется как один из наиболее популярных видов спорта во всем мире. Помимо физических навыков, демонстрируемых на поле, это стратегические нюансы, которые добавляют глубину и волнение игре. Как однажды заметил бывший немецкий футболист Лукас Подольски, “Футбол похож на шахматы, но без игральных костей.”

DeepMind, известный своей экспертизой в стратегических играх с успехами в Chess и Go, сотрудничает с Liverpool FC для введения TacticAI. Эта система ИИ предназначена для поддержки футбольных тренеров и стратегов в совершенствовании игровых стратегий, сосредотачиваясь конкретно на оптимизации угловых ударов – важнейшем аспекте игры в футбол.

В этой статье мы более подробно рассмотрим TacticAI, изучая, как эта инновационная технология разработана для улучшения тренерской работы и стратегического анализа в футболе. TacticAI использует геометрическое глубокое обучение и графовые нейронные сети (GNNs) в качестве своих основных компонентов ИИ. Эти компоненты будут представлены перед тем, как мы углубимся в внутреннюю работу TacticAI и его трансформирующее влияние на футбольную стратегию и за ее пределами.

Геометрическое Глубокое Обучение и Графовые Нейронные Сети

Геометрическое глубокое обучение (ГГО) – это специализированная ветвь искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), сосредоточенная на обучении на структурированных или неструктурированных геометрических данных, таких как графы и сети, имеющие внутренние пространственные отношения.

Графовые нейронные сети (ГНС) – это нейронные сети, предназначенные для обработки графо-структурированных данных. Они превосходно справляются с пониманием отношений и зависимостей между сущностями, представленными в виде узлов и ребер в графе.

ГНС используют графическую структуру для распространения информации по узлам, захватывая реляционные зависимости в данных. Этот подход преобразует особенности узлов в компактные представления, известные как вложения, которые используются для задач, таких как классификация узлов, прогнозирование связей и классификация графов. Например, в спортивной аналитике, ГНС принимают графическое представление игровых состояний в качестве входных данных и изучают взаимодействия игроков для прогнозирования результатов, оценки игроков, выявления критических моментов игры и анализа решений.

Модель TacticAI

Модель TacticAI – это система глубокого обучения, которая обрабатывает данные отслеживания игроков в кадрах траекторий для прогнозирования трех аспектов угловых ударов, включая получателя удара (кто с наибольшей вероятностью получит мяч), определение вероятности удара (будет ли сделан удар) и предложение корректировок позиционирования игроков (как позиционировать игроков, чтобы увеличить/уменьшить вероятность удара).

Вот как была разработана TacticAI:

• Сбор данных: TacticAI использует всеобъемлющий набор данных из более 9 000 угловых ударов из сезонов Премьер-лиги, отобранных из архивов Liverpool FC. Данные включают различные источники, включая пространственно-временные кадры траекторий (данные отслеживания), поток событий (аннотация игровых событий), профили игроков (рост, вес) и прочие игровые данные (информация о стадионе, размеры поля).
• Предварительная обработка данных: Данные были выровнены с помощью идентификаторов игр и меток времени, фильтруя недопустимые угловые удары и заполняя пропущенные данные.
• Преобразование и предварительная обработка данных: Собранные данные преобразуются в графические структуры, где игроки представлены в виде узлов, а ребра представляют их движения и взаимодействия. Узлы кодируются с особенностями, такими как позиции игроков, скорости, рост и вес. Ребра кодируются с бинарными индикаторами командной принадлежности (являются ли игроки товарищами по команде или противниками).
• Моделирование данных: ГНС обрабатывают данные для раскрытия сложных отношений между игроками и прогнозирования выходных данных. Используя классификацию узлов, классификацию графов и прогнозную модель, ГНС используются для выявления получателей, прогнозирования вероятностей ударов и определения оптимальных позиций игроков, соответственно. Эти выходные данные предоставляют тренерам действенные идеи для улучшения стратегического принятия решений во время угловых ударов.
• Интеграция генеративной модели: TacticAI включает генеративный инструмент, помогающий тренерам корректировать свои игровые планы. Он предлагает предложения по незначительным изменениям в позиционировании и движениях игроков, стремясь либо увеличить, либо уменьшить шансы на удар, в зависимости от того, что необходимо для командной стратегии.

Влияние TacticAI за пределами футбола

Разработка TacticAI, хотя в первую очередь сосредоточена на футболе, имеет более широкие последствия и потенциальные последствия за пределами футбола. Некоторые потенциальные будущие последствия следующие:

• Развитие ИИ в спорте: TacticAI может сыграть значительную роль в продвижении ИИ в различных спортивных областях. Она может анализировать сложные игровые события, лучше управлять ресурсами и предвидеть стратегические ходы, предлагая существенный импульс спортивной аналитике. Это может привести к значительному улучшению тренерских практик, совершенствованию оценки выступлений и развитию игроков в спорте, таком как баскетбол, крикет, регби и другие.
• Улучшения в области обороны и военного ИИ: Используя основные концепции TacticAI, технологии ИИ могут привести к значительным улучшениям в области обороны и военной стратегии, а также анализа угроз. Через симуляцию различных условий поля боя, предоставляя информацию об оптимизации ресурсов и прогнозируя потенциальные угрозы, системы ИИ, вдохновленные подходом TacticAI, могут предложить важную поддержку в принятии решений, повысить ситуационную осведомленность и повысить оперативную эффективность вооруженных сил.
• Открытия и будущий прогресс: Разработка TacticAI подчеркивает важность сотрудничества между человеческими идеями и анализом ИИ. Это подчеркивает потенциальные возможности для совместных достижений в различных областях. Когда мы исследуем поддержку ИИ в принятии решений, идеи, полученные из разработки TacticAI, могут служить руководящими принципами для будущих инноваций. Эти инновации будут сочетать в себе передовые алгоритмы ИИ с специализированными знаниями в области, помогая решать сложные проблемы и достигать стратегических целей в различных секторах, выходящих за рамки спорта и обороны.

Основная мысль

TacticAI представляет собой значительный шаг в объединении ИИ с спортивной стратегией, особенно в футболе, совершенствуя тактические аспекты угловых ударов. Разработанная в партнерстве между DeepMind и Liverpool FC, она демонстрирует слияние человеческого стратегического прозрения с передовыми технологиями ИИ, включая геометрическое глубокое обучение и графовые нейронные сети. За пределами футбола принципы TacticAI имеют потенциал трансформировать другие виды спорта, а также области, такие как оборона и военные операции, улучшая принятие решений, оптимизацию ресурсов и стратегическое планирование. Этот пионерский подход подчеркивает растущую важность ИИ в аналитических и стратегических областях, обещая будущее, где роль ИИ в поддержке принятия решений и стратегического развития охватывает различные секторы.