TacticAI: використання штучного інтелекту для вдосконалення футбольних тренувань і стратегії

Футбол, також відомий як футбол, є одним із найпопулярніших видів спорту в усьому світі. Окрім фізичних навичок, демонстрованих на полі, стратегічні нюанси привносять у гру глибину та азарт. Як сказав колишній німецький футбольний нападник Лукас Подольскі: «Футбол схожий на шахи, але без кубиків».

DeepMind, відомий своїм досвідом у стратегічних іграх з успіхом у Chess та Go, співпрацює з Ліверпуль ввести TacticAI. Ця система штучного інтелекту розроблена для підтримки футбольних тренерів і стратегів у вдосконаленні стратегій гри, зосереджуючись, зокрема, на оптимізації кутових ударів – важливого аспекту футбольного геймплея.

У цій статті ми докладніше розглянемо TacticAI, досліджуючи, як цю інноваційну технологію розроблено для вдосконалення футбольного тренування та аналізу стратегії. TacticAI використовує геометричне глибоке навчання та графові нейронні мережі (GNN) як його основні компоненти ШІ. Ці компоненти будуть представлені перед тим, як заглибитися у внутрішню роботу TacticAI та її трансформаційний вплив на футбольну стратегію та за її межами.

Геометричне глибоке навчання та графічні нейронні мережі

Geometric Deep Learning (GDL) — це спеціалізована галузь штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML), зосереджена на навчанні на основі структурованих або неструктурованих геометричних даних, таких як графіки та мережі, які мають властиві просторові зв’язки.

Графові нейронні мережі (GNN) — це нейронні мережі, призначені для обробки графоструктурованих даних. Вони чудово розуміють зв’язки та залежності між об’єктами, представленими у вигляді вузлів і ребер на графіку.

GNN використовують структуру графа для передачі інформації між вузлами, фіксуючи реляційні залежності в даних. Цей підхід перетворює характеристики вузлів у компактні представлення, відомі як вбудовування, які використовуються для таких завдань, як класифікація вузлів, прогнозування посилань і класифікація графів. Наприклад, в спортивна аналітика, GNN приймають графічне представлення станів гри як вхідні дані та вивчають взаємодію гравців для прогнозування результатів, оцінки гравців, визначення критичних моментів гри та аналізу рішень.

Модель TacticAI

Модель TacticAI — це система глибокого навчання, яка обробляє дані відстеження гравців у кадрах траєкторії, щоб передбачити три аспекти кутових ударів, включаючи приймаючого (хто, найімовірніше, отримає м’яч), визначає ймовірність удару (чи буде виконаний удар) і пропонує коригування позиції гравців (як розташувати гравців, щоб збільшити/зменшити ймовірність удару).

Ось як виглядає TacticAI розвиненою:

• Збір даних: TacticAI використовує вичерпний набір даних про понад 9,000 кутових ударів із сезонів Прем’єр-ліги, зібраних з архівів ФК «Ліверпуль». Дані містять різні джерела, зокрема кадри просторово-часової траєкторії (дані відстеження), дані потоку подій (коментування ігрових подій), профілі гравців (зріст, вага) і різноманітні ігрові дані (інформація про стадіон, розміри поля).
• Попередня обробка даних: дані були вирівняні за допомогою ідентифікаторів гри та часових позначок, відфільтрованих недійсних кутових ударів і заповнення відсутніх даних.
• Трансформація та попередня обробка даних: зібрані дані перетворюються на графічні структури, де гравці є вузлами та ребрами, що представляють їхні рухи та взаємодію. Вузли були закодовані такими функціями, як позиції гравців, швидкості, висоти та ваги. Ребра були закодовані двійковими індикаторами членства в команді (незалежно від того, чи є гравці товаришами по команді чи суперниками).
• Моделювання даних: GNN обробляють дані, щоб виявити складні відносини гравців і передбачити результати. Використовуючи класифікацію вузлів, класифікацію графів і прогнозне моделювання, GNN використовуються для ідентифікації одержувачів, прогнозування ймовірностей удару та визначення оптимальних позицій гравців відповідно. Ці результати надають тренерам практичну інформацію, щоб покращити прийняття стратегічних рішень під час кутових ударів.
• Інтеграція генеративної моделі: TacticAI містить генеративний інструмент, який допомагає тренерам коригувати їхні ігрові плани. Він пропонує пропозиції щодо незначних модифікацій у позиції та рухах гравців, спрямованих на збільшення або зменшення шансів на виконання удару, залежно від того, що потрібно для стратегії команди.

Вплив TacticAI за межі футболу

Розробка TacticAI, хоча в основному зосереджена на футболі, має ширші наслідки та потенційний вплив за межі футболу. Нижче наведено деякі потенційні майбутні впливи:

• Розвиток штучного інтелекту в спорті: TacticAI може відіграти значну роль у просуванні штучного інтелекту в різних спортивних сферах. Він може аналізувати складні ігрові події, краще керувати ресурсами та передбачати стратегічні кроки, що значно покращує спортивну аналітику. Це може призвести до значного покращення тренерської практики, покращення оцінки продуктивності та розвитку гравців у таких видах спорту, як баскетбол, крикет, регбі тощо.
• Удосконалення штучного інтелекту в обороні та військовій сфері. Використовуючи основні концепції TacticAI, технології штучного інтелекту можуть призвести до значного вдосконалення оборонної та військової стратегії та аналізу загроз. Завдяки моделюванню різних умов на полі бою, надаючи інформацію про оптимізацію ресурсів і прогнозуючи потенційні загрози, системи штучного інтелекту, натхненні підходом TacticAI, можуть запропонувати важливу підтримку прийняття рішень, підвищити обізнаність про ситуацію та підвищити оперативну ефективність армії.
• Відкриття та майбутній прогрес: розробка TacticAI підкреслює важливість співпраці між людськими думками та аналізом ШІ. Це підкреслює потенційні можливості для спільного просування в різних сферах. Оскільки ми досліджуємо процес прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту, знання, отримані в результаті розробки TacticAI, можуть слугувати орієнтирами для майбутніх інновацій. Ці інновації поєднуватимуть передові алгоритми штучного інтелекту зі спеціалізованими знаннями предметної області, допомагаючи вирішувати складні завдання та досягати стратегічних цілей у різних секторах, виходячи за межі спорту та оборони.

Bottom Line

TacticAI являє собою значний крок у поєднанні штучного інтелекту зі спортивною стратегією, зокрема у футболі, завдяки вдосконаленню тактичних аспектів кутових ударів. Розроблений завдяки партнерству між DeepMind і ФК «Ліверпуль», він є прикладом поєднання людського стратегічного розуміння з передовими технологіями штучного інтелекту, включаючи глибоке геометричне навчання та графічні нейронні мережі. Крім футболу, принципи TacticAI можуть трансформувати інші види спорту, а також такі галузі, як оборона та військові операції, покращуючи процес прийняття рішень, оптимізацію ресурсів і стратегічне планування. Цей новаторський підхід підкреслює зростаючу важливість ШІ в аналітичних і стратегічних сферах, обіцяючи майбутнє, де роль ШІ в підтримці прийняття рішень і стратегічному розвитку охоплюватиме різні сектори.