人工智能
TacticAI：利用人工智能提升足球教练和策略
足球，也称为英式足球，是全球最受欢迎的运动之一。除了球场上展示的身体技能之外，战略上的细微差别也为比赛带来了深度和刺激。正如前德国足球前锋卢卡斯·波多尔斯基的名言：“足球就像国际象棋，但没有骰子。”
DeepMind 以其在战略游戏方面的专业知识而闻名，并在以下领域取得了成功 棋 和 Go，已经合作 利物浦 介绍 战术人工智能。该人工智能系统旨在支持足球教练和战略家完善比赛策略，特别关注优化角球——足球比赛的一个重要方面。
在本文中，我们将仔细研究 TacticAI，探索如何开发这项创新技术来增强足球教练和策略分析。 TacticAI 利用 几何深度学习 和 图神经网络 (GNN) 作为其基础人工智能组件。在深入研究 TacticAI 的内部运作及其对足球策略及其他方面的变革性影响之前，我们将先介绍这些组件。
几何深度学习和图神经网络
几何深度学习 (GDL) 是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的一个专门分支，专注于从结构化或非结构化几何数据（例如具有固有空间关系的图形和网络）进行学习。
图神经网络（GNN）是设计用于处理图结构数据的神经网络。他们擅长理解图中表示为节点和边的实体之间的关系和依赖关系。
GNN 利用图结构跨节点传播信息，捕获数据中的关系依赖关系。这种方法将节点特征转换为紧凑的表示，称为 嵌入，用于节点分类、链接预测和图分类等任务。例如，在 体育分析GNN 将游戏状态的图形表示作为输入并学习玩家交互，以进行结果预测、玩家评估、识别关键游戏时刻和决策分析。
战术AI模型
TacticAI 模型是一个深度学习系统，它处理轨迹帧中的球员跟踪数据，以预测角球的三个方面，包括射门接球手（谁最有可能接球）、确定射门可能性（是否会射门） ，并建议球员位置调整（如何放置球员以增加/减少射门概率）。
TacticAI 是这样的 发达:
- 数据收集：TacticAI 使用包含英超联赛赛季 9,000 多个角球的综合数据集，这些数据集来自利物浦足球俱乐部的档案。数据包括各种来源，包括时空轨迹帧（跟踪数据）、事件流数据（注释比赛事件）、球员档案（身高、体重）和其他比赛数据（体育场信息、球场尺寸）。
- 数据预处理：使用游戏ID和时间戳对数据进行对齐，过滤掉无效的角球并填充缺失的数据。
- 数据转换和预处理：收集到的数据被转换为图形结构，以玩家作为节点和边代表他们的运动和交互。节点用诸如玩家位置、速度、高度和重量等特征进行编码。边用团队成员资格的二进制指示符进行编码（无论玩家是队友还是对手）。
- 数据建模：GNN 处理数据以揭示复杂的玩家关系并预测输出。通过利用节点分类、图分类和预测建模，GNN 分别用于识别接球手、预测射门概率和确定最佳球员位置。这些输出为教练提供了可行的见解，以增强角球期间的战略决策。
- 生成模型集成：TacticAI 包含一个生成工具，可帮助教练调整比赛计划。它提供了对球员位置和动作进行轻微修改的建议，旨在增加或减少射门的机会，具体取决于球队策略的需要。
TacticAI 对足球以外的影响
TacticAI 的开发虽然主要专注于足球，但具有足球以外更广泛的影响和潜在影响。一些潜在的未来影响如下：
- 推进体育领域的人工智能：TacticAI 可以在推动不同体育领域的人工智能方面发挥重要作用。它可以分析复杂的比赛事件，更好地管理资源，并预测战略举措，为体育分析提供有意义的推动。这可以显着改善教练实践、增强绩效评估以及篮球、板球、橄榄球等运动中运动员的发展。
- 国防和军事人工智能增强：利用 TacticAI 的核心概念，人工智能技术可以导致国防和军事战略以及威胁分析的重大改进。通过模拟不同的战场条件、提供资源优化见解并预测潜在威胁，受 TacticAI 方法启发的人工智能系统可以提供关键的决策支持、增强态势感知并提高军队的作战效率。
- 发现和未来进展：TacticAI 的发展强调了人类洞察力和人工智能分析之间协作的重要性。这凸显了不同领域合作进步的潜在机会。当我们探索人工智能支持的决策时，从 TacticAI 的开发中获得的见解可以作为未来创新的指南。这些创新将先进的人工智能算法与专业领域知识相结合，帮助应对复杂的挑战并实现各个领域的战略目标，扩展到体育和国防以外的领域。
底线
TacticAI 通过改进角球的战术方面，代表了人工智能与体育策略（尤其是足球）融合的重大飞跃。它是 DeepMind 和利物浦足球俱乐部合作开发的，体现了人类战略洞察力与先进人工智能技术（包括几何深度学习和图神经网络）的融合。除了足球之外，TacticAI 的原则还有可能通过增强决策、资源优化和战略规划来改变其他运动以及国防和军事行动等领域。这种开创性的方法凸显了人工智能在分析和战略领域日益增长的重要性，预示着未来人工智能在决策支持和战略发展中的作用将跨越各个领域。
