TacticAI: Використання штучного інтелекту для підвищення тренерської майстерності та стратегії у футболі

Футбол, також відомий як футбол, виділяється серед найбільш популярних видів спорту у світі. Поза фізичними навичками, демонстрованими на полі, це стратегічні нюанси, що надають глибину та захоплення грі. Як колись сказав відомий німецький футболіст Лукас Подольскі, “Футбол – це як шахи, але без кубика”.

DeepMind, відомий своєю експертизою у стратегічних іграх з успіхами у Chess та Go, партнерував з Liverpool FC для введення TacticAI. Ця система штучного інтелекту розроблена для підтримки футбольних тренерів та стратегів у вдосконаленні стратегій гри, зосереджуючись конкретно на оптимізації кутових ударів – важливому аспекті футбольної гри.

У цій статті ми ближче розглянемо TacticAI, досліджуючи, як ця інноваційна технологія розроблена для підвищення тренерської майстерності та стратегічного аналізу у футболі. TacticAI використовує геометричне глибоке навчання та графові нейронні мережі (GNNs) як свої основні компоненти штучного інтелекту. Ці компоненти будуть представлені перед тим, як зануритися у внутрішню роботу TacticAI та її трансформаційний вплив на футбольну стратегію та за її межами.

Геометричне Глибоке Навчання та Графові Нейронні Мережі

Геометричне глибоке навчання (GDL) – це спеціалізована галузь штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML), зосереджена на навчанні з структурованих чи неструктурованих геометричних даних, таких як графи та мережі, що мають внутрішні просторові відносини.

Графові нейронні мережі (GNNs) – це нейронні мережі, розроблені для обробки графо-структурованих даних. Вони добре справляються з розумінням відносин та залежностей між сутностями, представленими як вузли та ребра у графі.

GNNs використовують графічну структуру для пропагування інформації між вузлами, захоплюючи відносні залежності у даних. Цей підхід перетворює особливості вузлів у компактні представлення, відомі як ембеддинги, які використовуються для завдань, таких як класифікація вузлів, передбачення зв’язків та класифікація графів. Наприклад, у спортивній аналітиці, GNNs приймають графічне представлення станів гри як вхідні дані та вчаться взаємодіям гравців, для передбачення результатів, оцінки гравців, визначення критичних моментів гри та аналізу рішень.

Модель TacticAI

Модель TacticAI – це система глибокого навчання, яка обробляє дані відстежування гравців у кадрах траєкторій для передбачення трьох аспектів кутових ударів, включаючи приймача удару (хто найімовірніше прийме м’яч), визначення ймовірності удару (чи буде здійснено удар) та пропозицію коригування позицій гравців (як позиціонувати гравців, щоб збільшити/зменшити ймовірність удару).

Ось, як розроблена модель TacticAI:

• Збір даних: TacticAI використовує повний набір даних понад 9 000 кутових ударів з сезонів Прем’єр-ліги, відібраних з архівів Liverpool FC. Дані включають різні джерела, включаючи просторово-часові кадри траєкторій (дані відстежування), дані потоку подій (анотацію подій гри), профіль гравців (зріст, вага) та різноманітні дані гри (інформація про стадіон, розміри поля).
• Підготовка даних: Дані були вирівняні за допомогою ідентифікаторів гри та таймстампів, фільтруючи недійсні кутові удари та заповнюючи відсутні дані.
• Трансформація та підготовка даних: Зібрані дані перетворюються у графічні структури, з гравцями як вузлами та ребрами, що представляють їх рухи та взаємодії. Вузли були закодовані особливостями, такими як позиції гравців, швидкості, зріст та вага. Ребра були закодовані бінарними індикаторами команди (чи гравці є одноклубниками чи суперниками).
• Моделювання даних: GNNs обробляють дані для відкриття складних відносин між гравцями та передбачення виходів. Використовуючи класифікацію вузлів, класифікацію графів та передбачувальне моделювання, GNNs використовуються для визначення приймачів, передбачення ймовірності удару та визначення оптимальних позицій гравців, відповідно. Ці виходи надають тренерам дієвими інсайтами для поліпшення стратегічного прийняття рішень під час кутових ударів.
• Інтеграція генеративної моделі: TacticAI включає генеративний інструмент, який допомагає тренерам коригувати свої плани гри. Він пропонує пропозиції щодо незначних змін позицій та рухів гравців, спрямованих на збільшення чи зменшення шансів здійснення удару, залежно від того, що потрібно для стратегії команди.

Вплив TacticAI за межами Футболу

Розробка TacticAI, хоча й зосереджена в основному на футболі, має ширші наслідки та потенційні впливи за межами футболу. Деякі потенційні майбутні впливи наступні:

• Розширення штучного інтелекту у спорті: TacticAI може відіграти суттєву роль у розвитку штучного інтелекту у різних спортивних галузях. Він може аналізувати складні події гри, краще керувати ресурсами та передбачати стратегічні ходи, надаючи суттєвий імпульс спортивній аналітиці. Це може привести до суттєвого поліпшення тренерської практики, підвищення оцінки виконання та розвитку гравців у спортах, таких як баскетбол, крикет, регбі та інші.
• Збройні сили та військові вдосконалення штучного інтелекту: Використовуючи основні концепції TacticAI, технології штучного інтелекту можуть привести до суттєвих вдосконалень у сфері оборони та військової стратегії та аналізу загроз. За допомогою симуляції різних умов поля бою, надання інсайтів щодо оптимізації ресурсів та передбачення потенційних загроз, системи штучного інтелекту, натхнені підходом TacticAI, можуть надати важливу підтримку прийняття рішень, підвищити ситуаційну обізнаність та підвищити оперативну ефективність збройних сил.
• Відкриття та майбутній прогрес: Розробка TacticAI підкреслює важливість співробітництва між людськими інсайтами та аналізом штучного інтелекту. Це підкреслює потенційні можливості для співробітництва у різних галузях. Коли ми досліджуємо підтримку прийняття рішень штучним інтелектом, інсайти, отримані під час розробки TacticAI, можуть служити керівництвом для майбутніх інновацій. Ці інновації будуть поєднувати передові алгоритми штучного інтелекту з спеціалізованими знаннями галузі, допомагаючи вирішувати складні завдання та досягати стратегічних цілей у різних секторах, розширюючи свій вплив за межі спорту та оборони.

Основне

TacticAI представляє суттєвий стрибок у з’єднанні штучного інтелекту зі спортивною стратегією, особливо у футболі, шляхом вдосконалення тактичних аспектів кутових ударів. Розроблена у партнерстві між DeepMind та Liverpool FC, вона демонструє з’єднання людських стратегічних інсайтів з передовими технологіями штучного інтелекту, включаючи геометричне глибоке навчання та графові нейронні мережі. За межами футболу, принципи TacticAI мають потенціал трансформувати інші види спорту, а також галузі, такі як оборона та військові операції, шляхом підвищення прийняття рішень, оптимізації ресурсів та стратегічного планування. Цей піонерський підхід підкреслює зростаючу важливість штучного інтелекту у аналітичних та стратегічних галузях, обіцяючи майбутнє, де роль штучного інтелекту у підтримці прийняття рішень та стратегічного розвитку охоплює різні сектори.