TacticAI: Využitie AI na zlepšenie futbalového koučovania a stratégie

Futbal, tiež známy ako futbal, vyniká ako jeden z najpopulárnejších športov na svete. Okrem fyzických zručností zobrazených na ihrisku sú to strategické nuansy, ktoré do hry vnášajú hĺbku a vzrušenie. Ako bývalý nemecký futbalový útočník Lukas Podolsky slávne poznamenal: „Futbal je ako šach, ale bez kociek.

DeepMind, známy pre svoje odborné znalosti v oblasti strategických hier s úspechmi v Šach a Go, Spolupracuje s Liverpool FC predstaviť TacticAI. Tento systém umelej inteligencie je navrhnutý tak, aby podporoval futbalových trénerov a stratégov pri zdokonaľovaní herných stratégií, pričom sa špeciálne zameriava na optimalizáciu rohových kopov – kľúčový aspekt futbalovej hry.

V tomto článku sa bližšie pozrieme na TacticAI a preskúmame, ako sa táto inovatívna technológia vyvíja na zlepšenie futbalového koučovania a strategickej analýzy. TacticAI využíva geometrické hlboké učenie a grafové neurónové siete (GNN) ako jeho základné komponenty AI. Tieto komponenty budú predstavené predtým, ako sa ponoríme do vnútorného fungovania TacticAI a jej transformačného vplyvu na futbalovú stratégiu a mimo nej.

Geometrické hlboké učenie a grafové neurónové siete

Geometrické hlboké učenie (GDL) je špecializované odvetvie umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML) zamerané na učenie sa zo štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných geometrických údajov, ako sú grafy a siete, ktoré majú vlastné priestorové vzťahy.

Grafové neurónové siete (GNN) sú neurónové siete určené na spracovanie grafovo štruktúrovaných dát. Vynikajú v chápaní vzťahov a závislostí medzi entitami reprezentovanými ako uzly a hrany v grafe.

GNN využívajú štruktúru grafu na šírenie informácií medzi uzlami a zachytávajú relačné závislosti v údajoch. Tento prístup transformuje prvky uzla na kompaktné reprezentácie, známe ako vsadenia, ktoré sa používajú na úlohy, ako je klasifikácia uzlov, predikcia prepojenia a klasifikácia grafov. Napríklad v športová analytika, GNN berú grafovú reprezentáciu herných stavov ako vstup a učia sa interakcie hráčov na predpovedanie výsledku, hodnotenie hráča, identifikáciu kritických herných momentov a analýzu rozhodovania.

Model TacticAI

Model TacticAI je systém hlbokého učenia, ktorý spracováva údaje o sledovaní hráčov v snímkach trajektórie, aby predpovedal tri aspekty rohových kopov vrátane príjemcu strely (kto s najväčšou pravdepodobnosťou prijme loptu), určuje pravdepodobnosť strely (bude vykonaná strela) a navrhuje úpravy pozície hráčov (ako umiestniť hráčov na zvýšenie/zníženie pravdepodobnosti výstrelu).

Tu je návod, ako je na tom TacticAI rozvinutý:

• Zhromažďovanie údajov: TacticAI používa komplexný súbor údajov s viac ako 9,000 XNUMX rohovými kopmi zo sezón Premier League, ktorý je vybraný z archívov FC Liverpool. Údaje zahŕňajú rôzne zdroje vrátane časopriestorových rámcov trajektórie (údaje zo sledovania), údajov toku udalostí (anotácie herných udalostí), profilov hráčov (výšky, váhy) a rôznych údajov o hrách (informácie o štadióne, rozmery ihriska).
• Predspracovanie údajov: Údaje boli zarovnané pomocou ID hier a časových pečiatok, odfiltrovaním neplatných rohových kopov a doplnením chýbajúcich údajov.
• Transformácia a predbežné spracovanie údajov: Zozbierané údaje sa transformujú do grafových štruktúr, pričom hráči ako uzly a hrany predstavujú ich pohyby a interakcie. Uzly boli zakódované pomocou funkcií, ako sú pozície hráčov, rýchlosti, výšky a hmotnosti. Hrany boli zakódované binárnymi indikátormi členstva v tíme (či sú hráči spoluhráči alebo súperi).
• Dátové modelovanie: GNN spracovávajú údaje, aby odhalili komplexné vzťahy medzi hráčmi a predpovedali výstupy. Využitím klasifikácie uzlov, klasifikácie grafov a prediktívneho modelovania sa GNN používajú na identifikáciu prijímačov, predpovedanie pravdepodobnosti výstrelu a určenie optimálnych pozícií hráčov. Tieto výstupy poskytujú trénerom použiteľné poznatky na zlepšenie strategického rozhodovania pri rohových kopoch.
• Integrácia generatívneho modelu: TacticAI obsahuje generatívny nástroj, ktorý pomáha trénerom upravovať ich herné plány. Ponúka návrhy na drobné úpravy v postavení a pohyboch hráčov, ktorých cieľom je buď zvýšiť alebo znížiť šance na strelenie, v závislosti od toho, čo je potrebné pre tímovú stratégiu.

Vplyv TacticAI Beyond Football

Vývoj TacticAI, aj keď je primárne zameraný na futbal, má širšie dôsledky a potenciálne dopady aj mimo futbalu. Niektoré potenciálne budúce vplyvy sú nasledovné:

• Pokrok AI v športe: TacticAI by mohla hrať významnú úlohu pri napredovaní AI v rôznych športových oblastiach. Dokáže analyzovať komplexné herné udalosti, lepšie spravovať zdroje a predvídať strategické ťahy, čím ponúka zmysluplný impulz pre športovú analýzu. To môže viesť k výraznému zlepšeniu trénerských praktík, zlepšeniu hodnotenia výkonnosti a rozvoju hráčov v športoch ako basketbal, kriket, rugby a ďalšie.
• Vylepšenia umelej inteligencie v oblasti obrany a armády: Využitím základných konceptov TacticAI môžu technológie AI viesť k významným zlepšeniam v obrannej a vojenskej stratégii a analýze hrozieb. Prostredníctvom simulácie rôznych podmienok na bojisku, poskytovania prehľadov optimalizácie zdrojov a predpovedania potenciálnych hrozieb by systémy AI inšpirované prístupom TacticAI mohli ponúknuť zásadnú podporu pri rozhodovaní, zvýšiť povedomie o situácii a zvýšiť operačnú efektivitu armády.
• Objavy a budúci pokrok: Vývoj TacticAI zdôrazňuje dôležitosť spolupráce medzi ľudskými náhľadmi a analýzou AI. To zvýrazňuje potenciálne príležitosti pre rozvoj spolupráce v rôznych oblastiach. Keď skúmame rozhodovanie podporované AI, poznatky získané z vývoja TacticAI by mohli slúžiť ako usmernenia pre budúce inovácie. Tieto inovácie budú spájať pokročilé algoritmy AI so špecializovanými znalosťami domény, ktoré pomôžu riešiť zložité výzvy a dosahovať strategické ciele v rôznych sektoroch, pričom sa rozšíria aj mimo športu a obrany.

Bottom Line

TacticAI predstavuje významný skok v spájaní AI so športovou stratégiou, najmä vo futbale, vylepšením taktických aspektov rohových kopov. Vyvinutý prostredníctvom partnerstva medzi DeepMind a Liverpool FC je príkladom spojenia ľudského strategického pohľadu s pokročilými technológiami AI, vrátane geometrického hlbokého učenia a grafových neurónových sietí. Okrem futbalu majú princípy TacticAI potenciál transformovať iné športy, ako aj oblasti, ako sú obranné a vojenské operácie, zlepšením rozhodovania, optimalizácie zdrojov a strategického plánovania. Tento priekopnícky prístup podčiarkuje rastúci význam AI v analytických a strategických oblastiach a sľubuje budúcnosť, v ktorej sa úloha AI pri podpore rozhodovania a strategickom rozvoji rozprestiera naprieč rôznymi sektormi.