TacticAI: Использование ИИ для улучшения футбольной тактики и стратегии

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 – это как шахматы, но без игральных костей.”

DeepMind, известный своей экспертизой в стратегических играх, с успехами в Шахматы и Го, сотрудничает с Ливерпульским футбольным клубом, чтобы представить TacticAI. Эта система ИИ предназначена для поддержки футбольных тренеров и стратегов в совершенствовании игровых стратегий, особенно в отношении угловых ударов – важнейшего аспекта футбольной игры.

В этой статье мы более подробно рассмотрим TacticAI, изучая, как эта инновационная технология разработана для улучшения футбольной тактики и стратегического анализа. TacticAI использует геометрическое глубокое обучение и нейронные сети на графах (GNN) 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 нейронные сети на графах

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

Нейронные сети на графах (GNN) – это нейронные сети, предназначенные для обработки граф-структурированных данных. Они отлично справляются с пониманием отношений и зависимостей между сущностями, представленными в виде узлов и ребер в графе.

GNN используют граф-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, GNN принимают граф-представление игровых состояний в качестве входных данных и изучают взаимодействия игроков, прогнозируя результаты, оценивая игроков, выявляя критические моменты игры и анализируя принятие 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 наиболее вероятно получит мяч), определяет вероятность удара (будет ли сделан удар) и предлагает корректировки позиционирования игроков (как позиционировать игроков, чтобы увеличить/уменьшить вероятность удара).

Вот как разработана модель TacticAI разработана:

• Сбор данных: TacticAI использует всесторонний набор данных из более 9 000 угловых ударов из сезонов Премьер-лиги, отобранных из архивов Ливерпульского футбольного клуба. Данные включают различные источники, включая пространственно-временные кадры траекторий (данные отслеживания), поток событий (аннотирование игровых событий), профили игроков (рост, вес) и прочие игровые данные (информация о стадионе, размеры поля).
• Предварительная обработка данных: Данные были выровнены по идентификаторам игр и меткам времени, фильтруя недействительные угловые удары и заполняя пропущенные данные.
• Преобразование и предварительная обработка данных: Собранные данные преобразуются в граф-структуры, где игроки представлены в виде узлов, а их движения и взаимодействия – в виде ребер. Узлы кодируются с особенностями, такими как позиции игроков, скорости, рост и вес. Ребра кодируются бинарными индикаторами принадлежности к команде (являются ли игроки товарищами по команде или соперниками).
• Моделирование данных: GNN обрабатывают данные для выявления сложных отношений между игроками и прогнозирования выходных данных. Используя классификацию узлов, классификацию графов и прогнозную модель, GNN 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 нужно команде.

Влияние TacticAI за пределами футбола

Разработка TacticAI, хотя в первую очередь фокусируется на футболе, имеет более широкие последствия и потенциальное влияние 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 прогнозировать стратегические ходы, предоставляя существенный импульс спортивной аналитике. Это может привести к значительному улучшению тренерских практик, повышению эффективности оценки выступлений и развитию игроков в спорте, таком как баскетбол, крикет, регби и другие.
• Улучшения в области обороны и военных операций: Используя основные концепции TacticAI, технологии ИИ могут привести к значительным улучшениям в области обороны и военных стратегий, а также в анализе угроз. Через симуляцию различных условий на поле боя, предоставляя рекомендации по оптимизации ресурсов и прогнозируя потенциальные угрозы, системы ИИ, вдохновленные подходом TacticAI, могут предложить важную поддержку в принятии решений, повысить ситуационную осведомленность и увеличить оперативную эффективность военных.
• Открытия и будущий прогресс: Разработка TacticAI подчеркивает важность сотрудничества между человеческим опытом 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 руководством для будущих инноваций. Эти инновации будут сочетать в себе передовые алгоритмы ИИ с специализированными знаниями в конкретных областях, помогая решить сложные проблемы и достичь стратегических целей в различных секторах, выходящих за рамки спорта и обороны.

Итог

TacticAI представляет собой значительный шаг в объединении ИИ и спортивной стратегии, особенно в футболе, совершенствуя тактические аспекты угловых ударов. Разработанная в партнерстве между DeepMind и Ливерпульским футбольным клубом, она демонстрирует слияние человеческого стратегического опыта с передовыми технологиями ИИ, включая геометрическое глубокое обучение и нейронные сети на графах. 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 стратегическом развитии распространяется на различные секторы.