TacticAI: Tận dụng AI để nâng cao chiến lược và huấn luyện bóng đá

Bóng đá hay còn gọi là bóng đá nổi bật là một trong những môn thể thao được yêu thích rộng rãi nhất trên toàn cầu. Ngoài những kỹ năng thể chất được thể hiện trên sân, chính sắc thái chiến lược mới mang lại chiều sâu và hứng thú cho trận đấu. Như cựu tiền đạo bóng đá Đức Lukas Podolsky đã nhận xét nổi tiếng: “Bóng đá giống như cờ vua, nhưng không có xúc xắc”.

DeepMind, được biết đến với chuyên môn về trò chơi chiến lược với những thành công trong Tướng và Go, Đã hợp tác với Liverpool FC Giới thiệu Chiến thuậtAI. Hệ thống AI này được thiết kế để hỗ trợ các huấn luyện viên và chiến lược gia bóng đá trong việc tinh chỉnh chiến lược trận đấu, đặc biệt tập trung vào việc tối ưu hóa các quả phạt góc – một khía cạnh quan trọng của lối chơi bóng đá.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về TacticAI, khám phá cách phát triển công nghệ tiên tiến này để nâng cao khả năng phân tích chiến lược và huấn luyện bóng đá. TacticAI sử dụng học sâu hình học và mạng lưới thần kinh đồ thị (GNN) là thành phần AI nền tảng của nó. Các thành phần này sẽ được giới thiệu trước khi đi sâu vào hoạt động bên trong của TacticAI và tác động biến đổi của nó đối với chiến lược bóng đá và hơn thế nữa.

Mạng lưới thần kinh đồ thị và học sâu hình học

Học sâu hình học (GDL) là một nhánh chuyên biệt của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) tập trung vào việc học từ dữ liệu hình học có cấu trúc hoặc không cấu trúc, chẳng hạn như đồ thị và mạng có mối quan hệ không gian vốn có.

Mạng thần kinh đồ thị (GNN) là mạng thần kinh được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc đồ thị. Họ vượt trội trong việc hiểu các mối quan hệ và sự phụ thuộc giữa các thực thể được biểu thị dưới dạng các nút và cạnh trong biểu đồ.

GNN tận dụng cấu trúc biểu đồ để truyền bá thông tin qua các nút, nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc trong dữ liệu. Cách tiếp cận này chuyển đổi các tính năng của nút thành các biểu diễn nhỏ gọn, được gọi là nhúng, được sử dụng cho các tác vụ như phân loại nút, dự đoán liên kết và phân loại biểu đồ. Ví dụ, trong phân tích thể thao, GNN lấy biểu đồ thể hiện các trạng thái trò chơi làm đầu vào và tìm hiểu tương tác của người chơi để dự đoán kết quả, đánh giá người chơi, xác định các thời điểm quan trọng của trò chơi và phân tích quyết định.

Mô hình chiến thuậtAI

Mô hình TacticAI là một hệ thống học sâu xử lý dữ liệu theo dõi cầu thủ trong các khung quỹ đạo để dự đoán ba khía cạnh của quả phạt góc bao gồm người nhận cú sút (người có nhiều khả năng nhận bóng nhất), xác định khả năng sút (cú sút có được thực hiện không) và đề xuất điều chỉnh vị trí của người chơi (cách đặt vị trí của người chơi để tăng/giảm xác suất bắn).

Đây là cách hoạt động của TacticAI phát triển:

• Thu thập dữ liệu: TacticAI sử dụng bộ dữ liệu toàn diện gồm hơn 9,000 quả phạt góc từ các mùa giải Premier League, được tuyển chọn từ kho lưu trữ của Liverpool FC. Dữ liệu bao gồm nhiều nguồn khác nhau, bao gồm khung quỹ đạo không gian-thời gian (dữ liệu theo dõi), dữ liệu luồng sự kiện (chú thích các sự kiện trong trò chơi), hồ sơ người chơi (chiều cao, cân nặng) và dữ liệu trò chơi linh tinh (thông tin sân vận động, kích thước sân).
• Xử lý trước dữ liệu: Dữ liệu được căn chỉnh bằng ID trò chơi và dấu thời gian, lọc ra các quả phạt góc không hợp lệ và điền dữ liệu còn thiếu.
• Chuyển đổi dữ liệu và xử lý trước: Dữ liệu được thu thập được chuyển đổi thành cấu trúc biểu đồ, với người chơi là các nút và cạnh biểu thị chuyển động và tương tác của họ. Các nút được mã hóa với các tính năng như vị trí của người chơi, vận tốc, độ cao và trọng lượng. Các cạnh được mã hóa bằng các chỉ báo nhị phân về thành viên trong nhóm (cho dù người chơi là đồng đội hay đối thủ).
• Mô hình hóa dữ liệu: GNN xử lý dữ liệu để khám phá các mối quan hệ phức tạp của người chơi và dự đoán kết quả đầu ra. Bằng cách sử dụng phân loại nút, phân loại biểu đồ và mô hình dự đoán, GNN được sử dụng để xác định người nhận, dự đoán xác suất bắn và xác định vị trí người chơi tối ưu tương ứng. Những kết quả đầu ra này cung cấp cho huấn luyện viên những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để nâng cao khả năng ra quyết định chiến lược trong các quả phạt góc.
• Tích hợp mô hình sáng tạo: TacticAI bao gồm một công cụ tổng hợp hỗ trợ huấn luyện viên điều chỉnh kế hoạch trò chơi của họ. Nó đưa ra các đề xuất về những sửa đổi nhỏ trong vị trí và chuyển động của người chơi, nhằm mục đích tăng hoặc giảm khả năng thực hiện cú sút, tùy thuộc vào những gì cần thiết cho chiến lược của đội.

Tác động của TacticAI ngoài bóng đá

Sự phát triển của TacticAI, mặc dù chủ yếu tập trung vào bóng đá, nhưng có ý nghĩa và tác động tiềm tàng rộng hơn ngoài bóng đá. Một số tác động tiềm tàng trong tương lai như sau:

• Thúc đẩy AI trong thể thao: TacticAI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy AI trên các lĩnh vực thể thao khác nhau. Nó có thể phân tích các sự kiện trò chơi phức tạp, quản lý tài nguyên tốt hơn và dự đoán các động thái chiến lược mang lại sự thúc đẩy có ý nghĩa cho phân tích thể thao. Điều này có thể dẫn đến sự cải thiện đáng kể trong thực hành huấn luyện, nâng cao đánh giá hiệu suất và sự phát triển của các cầu thủ trong các môn thể thao như bóng rổ, cricket, bóng bầu dục, v.v.
• Cải tiến AI về quốc phòng và quân sự: Bằng cách sử dụng các khái niệm cốt lõi của TacticAI, công nghệ AI có thể dẫn đến những cải tiến lớn trong chiến lược quốc phòng và quân sự cũng như phân tích mối đe dọa. Thông qua việc mô phỏng các điều kiện chiến trường khác nhau, cung cấp thông tin chi tiết về tối ưu hóa tài nguyên và dự báo các mối đe dọa tiềm ẩn, các hệ thống AI lấy cảm hứng từ phương pháp của TacticAI có thể hỗ trợ đưa ra quyết định quan trọng, nâng cao nhận thức về tình huống và tăng hiệu quả hoạt động của quân đội.
• Khám phá và tiến bộ trong tương lai: Sự phát triển của TacticAI nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hợp tác giữa hiểu biết sâu sắc của con người và phân tích AI. Điều này nêu bật các cơ hội tiềm năng cho sự tiến bộ hợp tác trên các lĩnh vực khác nhau. Khi chúng tôi khám phá khả năng ra quyết định được hỗ trợ bởi AI, những hiểu biết sâu sắc thu được từ quá trình phát triển của TacticAI có thể đóng vai trò là kim chỉ nam cho những đổi mới trong tương lai. Những đổi mới này sẽ kết hợp các thuật toán AI tiên tiến với kiến ​​thức chuyên sâu về lĩnh vực, giúp giải quyết các thách thức phức tạp và đạt được các mục tiêu chiến lược trên nhiều lĩnh vực khác nhau, mở rộng ra ngoài thể thao và quốc phòng.

The Bottom Line

TacticAI thể hiện bước nhảy vọt đáng kể trong việc kết hợp AI với chiến lược thể thao, đặc biệt là trong bóng đá, bằng cách tinh chỉnh các khía cạnh chiến thuật của các quả phạt góc. Được phát triển thông qua sự hợp tác giữa DeepMind và Liverpool FC, nó thể hiện sự kết hợp giữa hiểu biết chiến lược của con người với các công nghệ AI tiên tiến, bao gồm mạng lưới thần kinh đồ thị và học sâu hình học. Ngoài bóng đá, các nguyên tắc của TacticAI còn có tiềm năng biến đổi các môn thể thao khác, cũng như các lĩnh vực như quốc phòng và hoạt động quân sự, bằng cách tăng cường khả năng ra quyết định, tối ưu hóa nguồn lực và lập kế hoạch chiến lược. Cách tiếp cận tiên phong này nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của AI trong các lĩnh vực phân tích và chiến lược, hứa hẹn một tương lai trong đó vai trò của AI trong việc hỗ trợ quyết định và phát triển chiến lược trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau.