Футбол, также известный как футбол, выделяется как один из самых популярных видов спорта во всем мире. Помимо физических навыков, демонстрируемых на поле, именно стратегические нюансы придают игре глубину и азарт. Как сказал бывший немецкий нападающий Лукас Подольски: «Футбол похож на шахматы, только без игральных костей».

DeepMind, известная своим опытом в стратегических играх и успехами в шахматах заключил партнерские отношения с Ливерпуль представлять ТактикаИИ. Эта система искусственного интеллекта предназначена для поддержки футбольных тренеров и стратегов в совершенствовании игровых стратегий, уделяя особое внимание оптимизации угловых ударов — важнейшего аспекта футбольного игрового процесса.

В этой статье мы более подробно рассмотрим TacticAI и узнаем, как эта инновационная технология разрабатывается для улучшения футбольного тренерства и анализа стратегии. TacticAI использует геометрическое глубокое обучение и графовые нейронные сети (GNN) в качестве основных компонентов ИИ. Эти компоненты будут представлены перед тем, как углубляться во внутреннюю работу TacticAI и ее преобразующее влияние на футбольную стратегию и за ее пределами.

Геометрическое глубокое обучение и графовые нейронные сети

Геометрическое глубокое обучение (GDL) — это специализированная отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), ориентированная на обучение на основе структурированных или неструктурированных геометрических данных, таких как графики и сети, которым присущи пространственные отношения.

Графовые нейронные сети (GNN) — это нейронные сети, предназначенные для обработки графически структурированных данных. Они превосходно понимают отношения и зависимости между объектами, представленными в виде узлов и ребер в графе.

GNN используют структуру графа для распространения информации между узлами, фиксируя реляционные зависимости в данных. Этот подход преобразует функции узла в компактные представления, известные как вложения, которые используются для таких задач, как классификация узлов, прогнозирование связей и классификация графов. Например, в спортивная аналитика GNN используют графическое представление состояний игры в качестве входных данных и изучают взаимодействие игроков для прогнозирования результатов, оценки игроков, определения критических игровых моментов и анализа решений.

Тактическая модель AI – TacticAI

Модель TacticAI — это система глубокого обучения, которая обрабатывает данные отслеживания игрока в кадрах траектории для прогнозирования трех аспектов угловых ударов, включая получателя удара (кто с наибольшей вероятностью получит мяч), определяет вероятность удара (будет ли удар выполнен). и предлагает корректировки позиционирования игроков (как расположить игроков, чтобы увеличить/уменьшить вероятность броска).

Вот как работает TacticAI развитый:

  • Сбор данных: TacticAI использует полный набор данных о более чем 9000 угловых ударах за сезоны Премьер-лиги, собранный из архивов ФК «Ливерпуль». Данные включают в себя различные источники, в том числе кадры пространственно-временной траектории (данные отслеживания), данные потока событий (аннотации игровых событий), профили игроков (рост, вес) и разные игровые данные (информация о стадионе, размеры поля).
  • Предварительная обработка данных: данные были сопоставлены с использованием игровых идентификаторов и временных меток, отфильтровывая недействительные угловые удары и заполняя недостающие данные.
  • Преобразование и предварительная обработка данных: собранные данные преобразуются в графовые структуры, где игроки представляют собой узлы и ребра, представляющие их движения и взаимодействия. Узлы были закодированы с такими функциями, как положение игроков, скорость, рост и вес. Края были закодированы двоичными индикаторами членства в команде (являются ли игроки товарищами по команде или противниками).
  • Моделирование данных: GNN обрабатывают данные, чтобы выявить сложные взаимоотношения игроков и спрогнозировать результаты. Используя классификацию узлов, классификацию графов и прогнозное моделирование, GNN используются для идентификации приемников, прогнозирования вероятностей ударов и определения оптимальных позиций игроков соответственно. Эти результаты предоставляют тренерам полезную информацию для улучшения принятия стратегических решений во время угловых ударов.
  • Интеграция генеративной модели: TacticAI включает в себя генеративный инструмент, который помогает тренерам корректировать свои планы на игру. Он предлагает небольшие изменения в расположении и движениях игроков с целью либо увеличить, либо уменьшить вероятность выполнения броска, в зависимости от того, что необходимо для стратегии команды.

Влияние TacticAI за пределы футбола

Развитие TacticAI, хотя оно в первую очередь ориентировано на футбол, имеет более широкие последствия и потенциальные последствия, выходящие за рамки футбола. Некоторые потенциальные будущие последствия заключаются в следующем:

  • Продвижение ИИ в спорте: TacticAI может сыграть существенную роль в продвижении ИИ в различных областях спорта. Он может анализировать сложные игровые события, лучше управлять ресурсами и предвидеть стратегические ходы, что значительно повышает эффективность спортивной аналитики. Это может привести к значительному улучшению тренерской практики, улучшению оценки результатов и развитию игроков в таких видах спорта, как баскетбол, крикет, регби и других.
  • Улучшения искусственного интеллекта в оборонной и военной сфере: использование основных концепций TacticAI, технологий искусственного интеллекта может привести к значительным улучшениям в оборонной и военной стратегии, а также в анализе угроз. Благодаря моделированию различных условий поля боя, предоставлению информации по оптимизации ресурсов и прогнозированию потенциальных угроз, системы искусственного интеллекта, вдохновленные подходом TacticAI, могут предложить решающую поддержку в принятии решений, повысить ситуационную осведомленность и повысить оперативную эффективность вооруженных сил.
  • Открытия и будущий прогресс: разработка TacticAI подчеркивает важность сотрудничества между человеческим пониманием и анализом ИИ. Это подчеркивает потенциальные возможности для совместных достижений в различных областях. По мере того, как мы изучаем процесс принятия решений с помощью искусственного интеллекта, выводы, полученные в результате разработки TacticAI, могут послужить руководством для будущих инноваций. Эти инновации будут сочетать передовые алгоритмы искусственного интеллекта со специализированными знаниями в предметной области, помогая решать сложные задачи и достигать стратегических целей в различных секторах, выходя за рамки спорта и обороны.

Что нас ждет с TacticAI

TacticAI представляет собой значительный шаг вперед в объединении искусственного интеллекта со спортивной стратегией, особенно в футболе, путем совершенствования тактических аспектов угловых ударов. Разработанный в рамках партнерства DeepMind и футбольного клуба «Ливерпуль», он является примером сочетания человеческого стратегического понимания с передовыми технологиями искусственного интеллекта, включая геометрическое глубокое обучение и графовые нейронные сети. Помимо футбола, принципы TacticAI могут изменить другие виды спорта, а также такие области, как оборона и военные операции, за счет улучшения процесса принятия решений, оптимизации ресурсов и стратегического планирования. Этот новаторский подход подчеркивает растущую важность ИИ в аналитической и стратегической областях, обещая будущее, в котором роль ИИ в поддержке принятия решений и стратегическом развитии будет охватывать различные сектора.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

error: Content is protected !!