ปัญญาประดิษฐ์
TacticAI: ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อยกระดับการฝึกสอนและกลยุทธ์ฟุตบอล
ฟุตบอลหรือที่รู้จักกันในชื่อฟุตบอล มีความโดดเด่นในฐานะหนึ่งในกีฬาที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางทั่วโลก นอกเหนือจากทักษะทางกายภาพที่แสดงบนสนามแล้ว ความแตกต่างเชิงกลยุทธ์ที่นำความลึกและความตื่นเต้นมาสู่เกม ดังที่อดีตกองหน้าทีมชาติเยอรมัน ลูคัส โพโดลสกี้ เคยกล่าวไว้ว่า “ฟุตบอลก็เหมือนหมากรุก แต่ไม่มีลูกเต๋า”
DeepMind เป็นที่รู้จักในด้านความเชี่ยวชาญในการเล่นเกมเชิงกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ หมากรุก และ Go, ได้ร่วมมือกับ สโมสรฟุตบอลลิเวอร์พูล ที่จะแนะนำ TacticAI- ระบบ AI นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับโค้ชทีมฟุตบอลและนักวางกลยุทธ์ในการปรับแต่งกลยุทธ์เกม โดยเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพลูกเตะมุมโดยเฉพาะ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการเล่นเกมฟุตบอล
ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึก TacticAI อย่างละเอียดยิ่งขึ้น โดยสำรวจว่าเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมนี้ได้รับการพัฒนาอย่างไร เพื่อปรับปรุงการฝึกสอนฟุตบอลและการวิเคราะห์กลยุทธ์ TacticAI ใช้ การเรียนรู้เชิงลึกทางเรขาคณิต และ โครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNN) เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของ AI ส่วนประกอบเหล่านี้จะได้รับการแนะนำก่อนที่จะเจาะลึกการทำงานภายในของ TacticAI และผลกระทบเชิงเปลี่ยนแปลงต่อกลยุทธ์ฟุตบอลและอื่นๆ
การเรียนรู้เชิงลึกทางเรขาคณิตและโครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ
Geometric Deep Learning (GDL) เป็นสาขาเฉพาะของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ที่เน้นการเรียนรู้จากข้อมูลเรขาคณิตที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง เช่น กราฟและเครือข่ายที่มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่โดยธรรมชาติ
Graph Neural Networks (GNN) คือโครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟ พวกเขาเก่งในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์และการพึ่งพาระหว่างเอนทิตีที่แสดงเป็นโหนดและขอบในกราฟ
GNN ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างกราฟเพื่อเผยแพร่ข้อมูลข้ามโหนด โดยจับการพึ่งพาเชิงสัมพันธ์ในข้อมูล วิธีการนี้จะเปลี่ยนคุณสมบัติของโหนดให้เป็นตัวแทนที่มีขนาดกะทัดรัดหรือที่เรียกว่า ฝังซึ่งใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกโหนด การทำนายลิงก์ และการจัดประเภทกราฟ ตัวอย่างเช่นใน การวิเคราะห์กีฬาGNN ใช้การแสดงกราฟของสถานะของเกมเป็นข้อมูลป้อนเข้าและเรียนรู้การโต้ตอบของผู้เล่น เพื่อการทำนายผลลัพธ์ การประเมินมูลค่าผู้เล่น การระบุช่วงเวลาสำคัญของเกม และการวิเคราะห์การตัดสินใจ
โมเดล TacticAI
โมเดล TacticAI เป็นระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ประมวลผลข้อมูลการติดตามผู้เล่นในกรอบวิถีเพื่อคาดการณ์การเตะมุมสามด้าน รวมถึงตัวรับลูกยิง (ผู้ที่มีแนวโน้มจะได้ลูกบอลมากที่สุด) กำหนดโอกาสในการยิง (จะยิงลูกนั้นหรือไม่) และแนะนำการปรับเปลี่ยนตำแหน่งผู้เล่น (วิธีวางตำแหน่งผู้เล่นเพื่อเพิ่ม/ลดความน่าจะเป็นในการยิง)
นี่คือลักษณะของ TacticAI พัฒนา:
- การรวบรวมข้อมูล: TacticAI ใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมของการเตะมุมมากกว่า 9,000 ครั้งจากฤดูกาลพรีเมียร์ลีก ซึ่งรวบรวมจากเอกสารสำคัญของ Liverpool FC ข้อมูลประกอบด้วยแหล่งที่มาต่างๆ รวมถึงกรอบวิถีเชิงพื้นที่และชั่วคราว (ข้อมูลการติดตาม) ข้อมูลสตรีมเหตุการณ์ (หมายเหตุประกอบเหตุการณ์ในเกม) โปรไฟล์ผู้เล่น (ส่วนสูง น้ำหนัก) และข้อมูลเกมเบ็ดเตล็ด (ข้อมูลสนามกีฬา ขนาดสนาม)
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ข้อมูลถูกจัดเรียงโดยใช้รหัสเกมและการประทับเวลา กรองลูกเตะมุมที่ไม่ถูกต้องออก และกรอกข้อมูลที่ขาดหายไป
- การแปลงข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกแปลงเป็นโครงสร้างกราฟ โดยมีผู้เล่นเป็นโหนดและขอบที่แสดงถึงการเคลื่อนไหวและการโต้ตอบของพวกเขา โหนดถูกเข้ารหัสด้วยคุณสมบัติต่างๆ เช่น ตำแหน่งผู้เล่น ความเร็ว ส่วนสูง และน้ำหนัก Edges ถูกเข้ารหัสด้วยตัวบ่งชี้ไบนารีของการเป็นสมาชิกในทีม (ไม่ว่าผู้เล่นจะเป็นเพื่อนร่วมทีมหรือฝ่ายตรงข้าม)
- การสร้างแบบจำลองข้อมูล: GNN ประมวลผลข้อมูลเพื่อเปิดเผยความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของผู้เล่นและคาดการณ์ผลลัพธ์ ด้วยการใช้การจำแนกโหนด การจำแนกกราฟ และการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย GNN จะถูกนำมาใช้เพื่อระบุตัวรับ ทำนายความน่าจะเป็นในการยิง และกำหนดตำแหน่งผู้เล่นที่เหมาะสมที่สุด ตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้ช่วยให้โค้ชได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในระหว่างการเตะมุม
- การบูรณาการโมเดลเชิงสร้างสรรค์: TacticAI มีเครื่องมือเชิงสร้างสรรค์ที่ช่วยโค้ชในการปรับแผนเกมของพวกเขา โดยเสนอคำแนะนำสำหรับการปรับเปลี่ยนตำแหน่งและการเคลื่อนไหวของผู้เล่นเล็กน้อย โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มหรือลดโอกาสในการยิง ขึ้นอยู่กับสิ่งที่จำเป็นสำหรับกลยุทธ์ของทีม
ผลกระทบของ TacticAI นอกเหนือจากฟุตบอล
การพัฒนา TacticAI แม้จะเน้นไปที่ฟุตบอลเป็นหลัก แต่ก็มีผลกระทบในวงกว้างและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นนอกเหนือจากฟุตบอล ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตมีดังนี้:
- ความก้าวหน้าของ AI ในกีฬา: TacticAI สามารถมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI ในกีฬาประเภทต่างๆ สามารถวิเคราะห์เหตุการณ์ในเกมที่ซับซ้อน จัดการทรัพยากรได้ดีขึ้น และคาดการณ์การเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ที่ช่วยเพิ่มการวิเคราะห์กีฬาได้อย่างมีความหมาย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การปรับปรุงแนวทางการฝึกสอนอย่างมีนัยสำคัญ การปรับปรุงการประเมินผลการปฏิบัติงาน และการพัฒนาผู้เล่นในกีฬา เช่น บาสเก็ตบอล คริกเก็ต รักบี้ และอื่นๆ
- การปรับปรุง AI ด้านกลาโหมและการทหาร: การใช้แนวคิดหลักของ TacticAI ทำให้เทคโนโลยี AI สามารถนำไปสู่การปรับปรุงที่สำคัญในกลยุทธ์ด้านการป้องกันและการทหาร และการวิเคราะห์ภัยคุกคาม ด้วยการจำลองสภาพสนามรบที่แตกต่างกัน การให้ข้อมูลเชิงลึกในการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร และการคาดการณ์ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ระบบ AI ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากแนวทางของ TacticAI สามารถให้การสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญ เพิ่มความตระหนักรู้ในสถานการณ์ และเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของกองทัพ
- การค้นพบและความก้าวหน้าในอนาคต: การพัฒนาของ TacticAI เน้นย้ำถึงความสำคัญของการทำงานร่วมกันระหว่างข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์และการวิเคราะห์ AI สิ่งนี้เน้นย้ำถึงโอกาสที่เป็นไปได้สำหรับความก้าวหน้าในการทำงานร่วมกันในสาขาต่างๆ ในขณะที่เราสำรวจการตัดสินใจที่สนับสนุนโดย AI ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการพัฒนาของ TacticAI สามารถใช้เป็นแนวทางสำหรับนวัตกรรมในอนาคต นวัตกรรมเหล่านี้จะรวมอัลกอริธึม AI ขั้นสูงเข้ากับความรู้เฉพาะด้าน ช่วยจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อน และบรรลุวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ในภาคส่วนต่างๆ ซึ่งขยายไปไกลกว่ากีฬาและการป้องกันตัว
บรรทัดด้านล่าง
TacticAI แสดงให้เห็นถึงการก้าวกระโดดครั้งสำคัญในการผสาน AI เข้ากับกลยุทธ์ด้านกีฬา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฟุตบอล โดยการปรับปรุงแง่มุมทางยุทธวิธีของการเตะมุม ได้รับการพัฒนาผ่านความร่วมมือระหว่าง DeepMind และ Liverpool FC โดยเป็นตัวอย่างการผสมผสานข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์ของมนุษย์เข้ากับเทคโนโลยี AI ขั้นสูง รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึกเชิงเรขาคณิตและโครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ นอกเหนือจากฟุตบอล หลักการของ TacticAI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงกีฬาอื่นๆ เช่นเดียวกับสาขาต่างๆ เช่น การป้องกันและการปฏิบัติการทางทหาร โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร และการวางแผนเชิงกลยุทธ์ แนวทางบุกเบิกนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ AI ในด้านการวิเคราะห์และเชิงกลยุทธ์ ซึ่งมีแนวโน้มถึงอนาคตที่บทบาทของ AI ในการสนับสนุนการตัดสินใจและการพัฒนาเชิงกลยุทธ์จะครอบคลุมทั่วทั้งภาคส่วนต่างๆ
