TacticAI: використання штучного інтелекту для підвищення рівня тренування з футболу та стратегії

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

DeepMind, відомий своєю компетентністю у стратегічних іграх з успіхами у Шахах та Го, співпрацює з Ліверпульським футбольним клубом, щоб представити TacticAI. Ця система штучного інтелекту розроблена для підтримки тренерів з футболу та стратегів у вдосконаленні тактики гри, зосереджуючись конкретно на оптимізації кутових ударів – важливому аспекті гри у футбол.

У цій статті ми розглянемо TacticAI, досліджуючи, як ця інноваційна технологія розроблена для підвищення рівня тренування з футболу та стратегічного аналізу. TacticAI використовує геометричний глибинний навчання та графові нейронні мережі (GNN) як свої основні компоненти штучного інтелекту. Ці компоненти будуть представлені перед тим, як зануритися у внутрішню роботу TacticAI та її трансформаційний вплив на стратегію футболу та за його межами.

Геометричне глибинне навчання та графові нейронні мережі

Геометричне глибинне навчання (GDL) – це спеціалізована галузь штучного інтелекту та машинного навчання, зосереджена на вивченні структурованих або неструктурованих геометричних даних, таких як графи та мережі, які мають внутрішні просторові відносини.

Графові нейронні мережі (GNN) – це нейронні мережі, розроблені для обробки даних у вигляді графів. Вони добре працюють над розумінням відносин та залежностей між сутностями, представленими у вигляді вузлів та ребер у графі.

GNN використовують структуру графа для поширення інформації між вузлами, захоплюючи відносні залежності у даних. Цей підхід перетворює особливості вузлів у компактні представлення, відомі як вбудовування, які використовуються для завдань, таких як класифікація вузлів, прогнозування зв’язків та класифікація графів. Наприклад, у спортивній аналітиці, GNN приймають графічне представлення стану гри як вхідні дані та вивчають взаємодію гравців, прогнозуючи результати, оцінюючи гравців, визначаючи критичні моменти гри та аналіз рішень.

Модель TacticAI

Модель TacticAI – це система глибинного навчання, яка обробляє дані про рух гравців у кадрах траєкторій для прогнозування трьох аспектів кутових ударів, включаючи приймача удару (хто найімовірніше прийме м’яч), визначення ймовірності удару (чи буде зроблений удар) та пропозицію коригувань позиціонування гравців (як позиціонувати гравців для збільшення/зменшення ймовірності удару).

Ось, як розроблена модель TacticAI розроблена:

• Збір даних: TacticAI використовує комплексний набір даних понад 9 000 кутових ударів з сезонів Прем’єр-ліги, відібраних з архівів Ліверпульського футбольного клубу. Дані включають різні джерела, включаючи просторово-часові кадри траєкторій (дані про рух), дані потоку подій (анотація подій гри), профіль гравців (зріст, вага) та різноманітні дані гри (інформація про стадіон, розміри поля).
• Попередня обробка даних: Дані були вирівняні за допомогою ідентифікаторів гри та таймстампів, фільтруючи некоректні кутові удари та заповнюючи відсутні дані.
• Трансформація та попередня обробка даних: Зібрані дані перетворюються у графічні структури, де гравці представлені у вигляді вузлів, а ребра представляють їх рух та взаємодію. Вузли були закодовані особливостями, такими як позиція гравців, швидкість, зріст та вага. Ребра були закодовані бінарними індикаторами членства у команді (чи гравці є одноклубниками чи суперниками).
• Моделювання даних: GNN обробляють дані для відкриття складних відносин між гравцями та прогнозування результатів. Використовуючи класифікацію вузлів, класифікацію графів та прогнозне моделювання, GNN використовуються для визначення приймачів, прогнозування ймовірності удару та визначення оптимальної позиції гравців, відповідно. Ці результати надають тренерам дієві інсайти для вдосконалення 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 у позиціонуванні та русі гравців, спрямованих на збільшення або зменшення шансів на виконання 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 такі:

• Розширення штучного інтелекту у спорті: TacticAI може відіграти значну роль у розвитку штучного інтелекту у різних галузях спорту. Він може аналізувати складні події гри, краще керувати ресурсами та передбачати стратегічні ходи, надаючи суттєвий імпульс спортивній аналітиці. Це може привести до суттєвого покращення тренувальної практики, підвищення ефективності оцінки результатів та розвитку гравців у спортах, таких як баскетбол, крикет, регбі та інші.
• Покращення оборони та військової стратегії: Використовуючи основні концепції TacticAI, технології штучного інтелекту можуть привести до суттєвих покращень у сфері оборони та військової стратегії та аналізу загроз. За допомогою симуляції різних умов бойових дій, надання інсайтів щодо оптимізації ресурсів та прогнозування потенційних загроз, системи штучного інтелекту, натхненні підходом TacticAI, можуть надати важливу підтримку прийняттю рішень, підвищити ситуаційну обізнаність та збільшити оперативну ефективність військових.
• Відкриття та майбутній прогрес: Розробка TacticAI підкреслює важливість співпраці між людськими інсайтами та аналізом штучного інтелекту. Це виділяє потенційні можливості для колаборативних досягнень у різних галузях. Коли ми досліджуємо підтримку 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 сферу застосування за межі спорту та оборони.

Основне

TacticAI представляє суттєвий крок у поєднанні штучного інтелекту зі спортивною стратегією, особливо у футболі, вдосконалюючи тактичні аспекти кутових ударів. Розроблена у партнерстві між DeepMind та Ліверпульським футбольним клубом, вона демонструє злиття людських стратегічних інсайтів із передовими технологіями штучного інтелекту, включаючи геометричне глибинне навчання та графові нейронні мережі. За межами футболу принципи TacticAI мають потенціал трансформувати інші спорти, а також галузі, такі як оборона та військові операції, шляхом підвищення рівня 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 стратегічному розвитку охоплює різні сектори.