TacticAI: Përdorimi i AI për të ngritur stërvitjen dhe strategjinë e futbollit

Futbolli, i njohur edhe si futbolli, shquhet si një nga sportet më të pëlqyera në mbarë botën. Përtej aftësive fizike të shfaqura në fushë, janë nuancat strategjike që sjellin thellësi dhe emocion në lojë. Siç tha në mënyrë të famshme ish-sulmuesi gjerman i futbollit Lukas Podolsky, "Futbolli është si shahu, por pa zare".

DeepMind, e njohur për ekspertizën e saj në lojërat strategjike me suksese në Shah Go, ka bashkëpunuar me Liverpool FC për të prezantuar TacticAI. Ky sistem AI është krijuar për të mbështetur trajnerët dhe strategët e futbollit në përsosjen e strategjive të lojës, duke u fokusuar veçanërisht në optimizimin e goditjeve nga këndi - një aspekt thelbësor i lojës së futbollit.

Në këtë artikull, ne do t'i hedhim një vështrim më të afërt TacticAI, duke eksploruar se si është zhvilluar kjo teknologji inovative për të përmirësuar stërvitjen e futbollit dhe analizën e strategjisë. TacticAI përdor mësimi i thellë gjeometrik rrjetet nervore grafike (GNN) si komponentët e tij themelorë të AI. Këta komponentë do të prezantohen përpara se të thellohen në funksionet e brendshme të TacticAI dhe ndikimin e tij transformues në strategjinë e futbollit dhe më gjerë.

Rrjetet nervore të mësimit të thellë gjeometrik dhe grafikut

Mësimi i thellë gjeometrik (GDL) është një degë e specializuar e inteligjencës artificiale (AI) dhe mësimit të makinerive (ML) e fokusuar në të mësuarit nga të dhënat gjeometrike të strukturuara ose të pastrukturuara, të tilla si grafikët dhe rrjetet që kanë marrëdhënie të qenësishme hapësinore.

Rrjetet nervore grafike (GNN) janë rrjete nervore të krijuara për të përpunuar të dhëna të strukturuara në grafik. Ata shkëlqejnë në kuptimin e marrëdhënieve dhe varësive midis entiteteve të paraqitura si nyje dhe skaje në një grafik.

GNN-të përdorin strukturën e grafikut për të përhapur informacionin nëpër nyje, duke kapur varësitë relacionale në të dhëna. Kjo qasje i transformon tiparet e nyjeve në paraqitje kompakte, të njohura si ngulitje, të cilat përdoren për detyra të tilla si klasifikimi i nyjeve, parashikimi i lidhjeve dhe klasifikimi i grafikut. Për shembull, në analitikë sportive, GNN-të marrin paraqitjen e grafikut të gjendjeve të lojës si hyrje dhe mësojnë ndërveprimet e lojtarëve, për parashikimin e rezultatit, vlerësimin e lojtarëve, identifikimin e momenteve kritike të lojës dhe analizën e vendimeve.

Modeli TacticAI

Modeli TacticAI është një sistem mësimi i thellë që përpunon të dhënat e gjurmimit të lojtarëve në kornizat e trajektores për të parashikuar tre aspekte të goditjeve nga këndi, duke përfshirë marrësin e goditjes (që ka më shumë gjasa të marrë topin), përcakton mundësinë e gjuajtjes (a do të realizohet gjuajtja) , dhe sugjeron rregullime të pozicionimit të lojtarit (si të pozicionohen lojtarët për të rritur/ulur probabilitetin e gjuajtjes).

Ja se si është TacticAI i zhvilluar:

• Mbledhja e të dhënave: TacticAI përdor një grup të dhënash gjithëpërfshirëse prej mbi 9,000 goditje nga këndi nga sezonet e Premier League, të kuruara nga arkivat e Liverpool FC. Të dhënat përfshijnë burime të ndryshme, duke përfshirë kornizat e trajektores hapësinore-kohore (të dhënat e gjurmimit), të dhënat e transmetimit të ngjarjeve (shënimi i ngjarjeve të lojës), profilet e lojtarëve (lartësitë, peshat) dhe të dhënat e ndryshme të lojës (informacionet e stadiumit, dimensionet e fushës).
• Përpunimi paraprak i të dhënave: Të dhënat u radhitën duke përdorur ID-të e lojës dhe vulat kohore, duke filtruar goditjet e pavlefshme të këndit dhe duke plotësuar të dhënat që mungojnë.
• Transformimi i të dhënave dhe përpunimi paraprak: Të dhënat e mbledhura shndërrohen në struktura grafike, me lojtarët si nyje dhe skaje që përfaqësojnë lëvizjet dhe ndërveprimet e tyre. Nyjet ishin të koduara me veçori si pozicionet e lojtarëve, shpejtësitë, lartësitë dhe peshat. Skajet u koduan me tregues binarë të anëtarësimit në ekip (qoftë nëse lojtarët janë shokë skuadre apo kundërshtarë).
• Modelimi i të dhënave: GNN-të përpunojnë të dhëna për të zbuluar marrëdhëniet komplekse të lojtarëve dhe për të parashikuar rezultatet. Duke përdorur klasifikimin e nyjeve, klasifikimin e grafikut dhe modelimin parashikues, GNN-të përdoren për identifikimin e marrësve, parashikimin e probabiliteteve të goditjes dhe përcaktimin e pozicioneve optimale të lojtarëve, përkatësisht. Këto rezultate u ofrojnë trajnerëve njohuri të zbatueshme për të përmirësuar vendimmarrjen strategjike gjatë goditjeve nga këndi.
• Integrimi i modelit gjenerues: TacticAI përfshin një mjet gjenerues që ndihmon trajnerët në rregullimin e planeve të tyre të lojës. Ai ofron sugjerime për modifikime të lehta në pozicionimin dhe lëvizjet e lojtarëve, duke synuar ose të rrisë ose të ulë shanset për të bërë një goditje, në varësi të asaj që nevojitet për strategjinë e ekipit.

Ndikimi i TacticAI Përtej Futbollit

Zhvillimi i TacticAI, ndërsa fokusohet kryesisht në futboll, ka implikime më të gjera dhe ndikime të mundshme përtej futbollit. Disa ndikime të mundshme në të ardhmen janë si më poshtë:

• Avancimi i AI në Sport: TacticAI mund të luajë një rol thelbësor në avancimin e AI në fusha të ndryshme sportive. Ai mund të analizojë ngjarje komplekse të lojës, të menaxhojë më mirë burimet dhe të parashikojë lëvizje strategjike që ofrojnë një nxitje domethënëse për analitikën sportive. Kjo mund të çojë në një përmirësim të konsiderueshëm të praktikave të stërvitjes, përmirësimin e vlerësimit të performancës dhe zhvillimin e lojtarëve në sporte si basketbolli, kriket, regbi dhe më gjerë.
• Përmirësimet e mbrojtjes dhe AI ​​ushtarake: Përdorimi i koncepteve thelbësore të TacticAI, teknologjitë e AI mund të çojnë në përmirësime të mëdha në strategjinë e mbrojtjes dhe ushtarake dhe analizën e kërcënimeve. Nëpërmjet simulimit të kushteve të ndryshme të fushëbetejës, duke ofruar njohuri për optimizimin e burimeve dhe duke parashikuar kërcënime të mundshme, sistemet e AI të frymëzuara nga qasja e TacticAI mund të ofrojnë mbështetje vendimtare për vendimmarrje, të rrisin ndërgjegjësimin për situatën dhe të rrisin efektivitetin operacional të ushtrisë.
• Zbulimet dhe përparimi në të ardhmen: Zhvillimi i TacticAI thekson rëndësinë e bashkëpunimit midis njohurive njerëzore dhe analizës së AI. Kjo nxjerr në pah mundësitë e mundshme për përparime bashkëpunuese në fusha të ndryshme. Ndërsa eksplorojmë vendimmarrjen e mbështetur nga AI, njohuritë e marra nga zhvillimi i TacticAI mund të shërbejnë si udhëzime për risitë e ardhshme. Këto risi do të kombinojnë algoritme të avancuara të AI me njohuri të specializuara për domenin, duke ndihmuar në adresimin e sfidave komplekse dhe arritjen e objektivave strategjikë nëpër sektorë të ndryshëm, duke u zgjeruar përtej sportit dhe mbrojtjes.

Bottom Line

TacticAI përfaqëson një hap të rëndësishëm në bashkimin e AI me strategjinë sportive, veçanërisht në futboll, duke përmirësuar aspektet taktike të goditjeve nga këndi. Zhvilluar përmes një partneriteti midis DeepMind dhe Liverpool FC, ai ilustron shkrirjen e njohurive strategjike njerëzore me teknologjitë e avancuara të AI, duke përfshirë të mësuarit e thellë gjeometrik dhe rrjetet nervore grafike. Përtej futbollit, parimet e TacticAI kanë potencialin për të transformuar sporte të tjera, si dhe fusha si mbrojtja dhe operacionet ushtarake, duke përmirësuar vendimmarrjen, optimizimin e burimeve dhe planifikimin strategjik. Kjo qasje pioniere nënvizon rëndësinë në rritje të AI në fushat analitike dhe strategjike, duke premtuar një të ardhme ku roli i AI në mbështetjen e vendimeve dhe zhvillimin strategjik shtrihet në sektorë të ndryshëm.