TacticAI: Utnyttja AI för att lyfta fotbollscoaching och strategi

Fotboll, även känd som fotboll, sticker ut som en av de mest populära sporterna i världen. Utöver de fysiska färdigheter som visas på planen, är det de strategiska nyanserna som ger djup och spänning till spelet. Som den tidigare tyske fotbollsanfallaren Lukas Podolsky berömt sa: "Fotboll är som schack, men utan tärningarna."

DeepMind, känd för sin expertis inom strategiskt spelande med framgångar inom schack och Go, Har samarbetat med Liverpool FC att introducera TacticAI. Detta AI-system är designat för att stödja fotbollstränare och strateger i att förfina spelstrategier, med fokus specifikt på att optimera hörnspark – en avgörande aspekt av fotbollsspel.

I den här artikeln tar vi en närmare titt på TacticAI och utforskar hur denna innovativa teknik utvecklas för att förbättra fotbollstränning och strategianalys. TacticAI använder geometrisk djupinlärning och grafiska neurala nätverk (GNN) som dess grundläggande AI-komponenter. Dessa komponenter kommer att introduceras innan man fördjupar sig i TacticAIs inre funktioner och dess transformativa inverkan på fotbollsstrategi och vidare.

Geometrisk djupinlärning och grafiska neurala nätverk

Geometric Deep Learning (GDL) är en specialiserad gren av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) fokuserad på att lära sig från strukturerade eller ostrukturerade geometriska data, såsom grafer och nätverk som har inneboende rumsliga relationer.

Graph Neural Networks (GNN) är neurala nätverk utformade för att bearbeta grafstrukturerade data. De utmärker sig på att förstå relationer och beroenden mellan enheter representerade som noder och kanter i en graf.

GNN:er utnyttjar grafstrukturen för att sprida information över noder och fånga relationsberoende i data. Detta tillvägagångssätt förvandlar nodfunktioner till kompakta representationer, känd som inbäddningar, som används för uppgifter som nodklassificering, länkförutsägelse och grafklassificering. Till exempel i sportanalys, GNN:er tar grafrepresentationen av speltillstånd som input och lär sig spelarinteraktioner, för resultatförutsägelse, spelarvärdering, identifiering av kritiska spelögonblick och beslutsanalys.

TacticAI modell

TacticAI-modellen är ett djupinlärningssystem som bearbetar spelarspårningsdata i banaramar för att förutsäga tre aspekter av hörnsparkarna inklusive mottagaren av skottet (vem är mest sannolikt att ta emot bollen), bestämmer skottsannolikheten (kommer skottet att tas) , och föreslår justeringar av spelarpositionering (hur man placerar spelarna för att öka/minska skottsannolikheten).

Så här är TacticAI utvecklade:

• Datainsamling: TacticAI använder en omfattande datauppsättning med över 9,000 XNUMX hörnsparkar från Premier League-säsonger, sammanställda från Liverpool FC:s arkiv. Uppgifterna inkluderar olika källor, inklusive rums-temporala banaramar (spårningsdata), händelseströmsdata (kommentarer av spelhändelser), spelarprofiler (höjder, vikter) och diverse speldata (stadionsinformation, planmått).
• Dataförbearbetning: Datan anpassades med hjälp av spel-ID:n och tidsstämplar, filtrerade bort ogiltiga hörnsparkar och fyllde i saknad data.
• Datatransformation och förbearbetning: Den insamlade datan omvandlas till grafstrukturer, med spelare som noder och kanter som representerar deras rörelser och interaktioner. Noder kodades med funktioner som spelarpositioner, hastigheter, höjder och vikter. Kanter kodades med binära indikatorer för lagmedlemskap (oavsett om spelarna är lagkamrater eller motståndare).
• Datamodellering: GNN:er bearbetar data för att avslöja komplexa spelarrelationer och förutsäga resultatet. Genom att använda nodklassificering, grafklassificering och prediktiv modellering används GNN för att identifiera mottagare, förutsäga skottsannolikheter respektive bestämma optimala spelarpositioner. Dessa utdata ger tränare handlingskraftiga insikter för att förbättra strategiskt beslutsfattande under hörnspark.
• Generativ modellintegration: TacticAI inkluderar ett generativt verktyg som hjälper tränare att justera sina spelplaner. Det ger förslag på små modifieringar av spelarens positionering och rörelser, som syftar till att antingen öka eller minska chanserna för ett skott, beroende på vad som behövs för lagets strategi.

Effekten av TacticAI Beyond Football

Utvecklingen av TacticAI, även om den främst är inriktad på fotboll, har bredare implikationer och potentiella effekter utöver fotbollen. Några potentiella framtida effekter är följande:

• Avancera AI i sport: TacticAI kan spela en betydande roll för att utveckla AI på olika sportfält. Den kan analysera komplexa spelhändelser, hantera resurser bättre och förutse strategiska drag som ger ett meningsfullt lyft för sportanalyser. Detta kan leda till en betydande förbättring av tränarpraxis, förbättring av prestationsutvärdering och utveckling av spelare inom sporter som basket, cricket, rugby och mer.
• Förbättringar av försvar och militär AI: Genom att använda kärnkoncepten i TacticAI kan AI-teknik leda till stora förbättringar i försvars- och militärstrategi och hotanalys. Genom simulering av olika slagfältsförhållanden, tillhandahållande av resursoptimeringsinsikter och prognostisering av potentiella hot, kan AI-system inspirerade av TacticAIs tillvägagångssätt erbjuda avgörande beslutsfattande stöd, öka situationsmedvetenheten och öka militärens operativa effektivitet.
• Upptäckter och framtida framsteg: TacticAIs utveckling betonar vikten av samarbete mellan mänskliga insikter och AI-analys. Detta belyser potentiella möjligheter för samarbeten inom olika områden. När vi utforskar AI-stödt beslutsfattande kan insikterna från TacticAIs utveckling fungera som riktlinjer för framtida innovationer. Dessa innovationer kommer att kombinera avancerade AI-algoritmer med specialiserad domänkunskap, hjälpa till att hantera komplexa utmaningar och uppnå strategiska mål inom olika sektorer, och expandera bortom sport och försvar.

The Bottom Line

TacticAI representerar ett betydande steg i att slå samman AI med sportstrategi, särskilt inom fotboll, genom att förfina de taktiska aspekterna av hörnspark. Utvecklad genom ett partnerskap mellan DeepMind och Liverpool FC, exemplifierar den fusionen av mänsklig strategisk insikt med avancerad AI-teknik, inklusive geometrisk djupinlärning och grafiska neurala nätverk. Utöver fotboll har TacticAIs principer potential att förändra andra sporter, såväl som områden som försvar och militära operationer, genom att förbättra beslutsfattande, resursoptimering och strategisk planering. Detta banbrytande tillvägagångssätt understryker den växande betydelsen av AI inom analytiska och strategiska domäner, och lovar en framtid där AI:s roll i beslutsstöd och strategisk utveckling sträcker sig över olika sektorer.