ИИ в футболе? Ливерпуль использует TacticAI от DeepMind для результативных угловых ударов

Введение

Интеграция ИИ в различные сектора, от здравоохранения до розничной торговли, от банковского дела до логистики, от развлечений до производства, стала революционной. Его влияние распространяется и на спорт, прославляя новую эру инноваций и оптимизации. Под руководством менеджера Юргена Клоппа футбольный клуб «Ливерпуль» внедрил современную технологию искусственного интеллекта, сотрудничая с DeepMind для разработки TacticAI. Этот инновационный помощник тренера анализирует и оптимизирует тактику подачи угловых.

Используя геометрическое глубокое обучение и групповые эквивариантные сверточные сети, TacticAI прогнозирует потенциальные результаты и генерирует альтернативные расстановки игроков, давая тренерам возможность принимать решения на основе данных во время важных стандартных положений. Тактические рекомендации TacticAI, подтвержденные многолетним исследовательским проектом с участием экспертов ФК «Ливерпуль», были неотличимы от реальной тактики. В 90 % случаев они отдавали предпочтение этому подходу, подчеркивая его потенциал в предоставлении командам конкурентных преимуществ за счет интеллектуального коучинга с помощью искусственного интеллекта. Увлекательно, правда? Далее в этой статье мы рассмотрим, чем TacticalAI полезен для ФК «Ливерпуль».

TacticAI — это инновационный помощник по футбольной тактике с искусственным интеллектом, предназначенный для анализа и улучшения угловых ударов в футболе. Эта передовая технология решает задачу выявления ключевых моделей тактики, применяемой соперничающими командами, и разработки эффективных ответов, что имеет решающее значение в современном футболе. Исследовательская работа по «TacticAI: искусственный интеллект для футбольной тактики» предлагает TacticAI в качестве решения этой неудовлетворенной потребности, подчеркивая его разработку и оценку в тесном сотрудничестве с экспертами в этой области из футбольного клуба «Ливерпуль».

Анализ и улучшение угловых ударов с помощью TacticAI

TacticAI фокусируется на анализе угловых ударов, поскольку они предлагают тренерам прямые возможности для вмешательства и улучшений. TacticAI включает в себя как прогнозирующий, так и генеративный компонент, что позволяет тренерам отбирать и исследовать альтернативные расстановки игроков для каждой процедуры углового удара и выбирать те, которые имеют наибольшую прогнозируемую вероятность успеха. Полезность TacticAI подтверждена качественным исследованием, проведенным с участием экспертов в области футбола в Ливерпуль, демонстрируя свою эффективность в предоставлении тактических рекомендаций при угловых ударах.

Двойная власть: прогнозирование и генерация для тактических исследований

Двойная способность TacticAI по прогнозированию и генерации позволяет тренерам прогнозировать приемников и попытки бросков, рекомендовать корректировку положения игроков и исследовать альтернативные расстановки игроков для выполнения угловых ударов. Это уникальное сочетание прогнозирующих и генеративных компонентов позволяет тренерам принимать обоснованные решения и исследовать тактические варианты, которые могут значительно улучшить результаты.

Исследование экспертов ФК «Ливерпуль»

Полезность TacticAI была тщательно подтверждена качественным исследованием, проведенным в сотрудничестве с экспертами в области футбола из футбольного клуба «Ливерпуль». Исследование было направлено на оценку эффективности и практической применимости модельных предложений TacticAI в реальных футбольных сценариях. Результаты показали, что модельные предложения TacticAI были неотличимы от реальных тактик и в 90% случаев имели преимущество над существующими тактиками. Это демонстрирует высокий уровень принятия и предпочтения тактических рекомендаций TacticAI среди экспертов в футбольной сфере.

Стоит отметить, что TacticAI был разработан и оценен в рамках многолетнего исследовательского сотрудничества между DeepMind и «Ливерпуль». Участие экспертов из футбольного клуба «Ливерпуль» имело решающее значение для формирования возможностей TacticAI и обеспечения его практического применения в реальных футбольных сценариях.

Эффективность данных посредством геометрического глубокого обучения

TacticAI достигает эффективности данных за счет инновационного применения геометрического глубокого обучения. Обрабатывая размеченные пространственно-временные футбольные данные в графические представления, а также обучая и оценивая задачи пространственно-временного сравнительного анализа, TacticAI может предоставлять точные и реалистичные тактические рекомендации, несмотря на ограниченную доступность данных золотого стандарта. Такой подход позволяет TacticAI эффективно учитывать различные симметрии футбольного поля, повышая эффективность данных и качество тактических предложений.

Как работает геометрическое глубокое обучение?

TacticAI основан на изучении эффективных представлений тактики угловых ударов на основе необработанных пространственно-временных данных отслеживания игроков. Он использует эти данные, представляя каждую ситуацию углового удара в виде графика, что является естественным представлением для моделирования взаимоотношений игроков. Эти взаимоотношения между игроками имеют большее значение, чем абсолютные расстояния между ними на поле. Входные данные графа являются естественным кандидатом на графовые модели машинного обучения, используемые в TacticAI для получения многомерных представлений скрытых игроков.

В частности, подход геометрического глубокого обучения TacticAI представляет собой вариант групповой эквивариантной сверточной сети, который генерирует все четыре возможных отражения данной ситуации и обеспечивает идентичность прогнозов для них. TacticAI использует преимущества геометрического глубокого обучения для явного создания представлений игроков, учитывающих некоторые симметрии футбольного поля.

Создание фонда

Для построения входных графиков источники данных выравниваются по идентификаторам игр и временным меткам. Недействительные угловые удары отфильтровываются, в результате чего формируется набор данных из 7176 действительных угловых для тренировки и оценки. Входные графики включают в себя такие характеристики, как позиции игроков, скорость игроков и вес игроков, которые используются для построения граф нейронной сети. Вектор признаков графа хранит глобальные атрибуты, представляющие интерес для углового удара, такие как время игры, текущий счет или положение мяча.

Успех сравнительного анализа

TacticAI разработан с тремя отдельными прогностическими и генеративными компонентами: прогнозирование приемника, прогнозирование выстрела и рекомендации по тактике посредством управляемой генерации. Эти компоненты соответствуют эталонным задачам для количественной оценки TacticAI. Взаимодействие между прогнозирующими и генеративными компонентами TacticAI позволяет тренерам выбирать альтернативные расстановки игроков для каждой интересующей программы и напрямую оценивать возможные результаты таких альтернатив.

Графовые нейронные сети (GNN) и геометрическое глубокое обучение (GDL)

TacticAI использует графовые нейронные сети (GNN) и геометрическое глубокое обучение (GDL) для обработки помеченных пространственно-временных футбольных данных в графические представления. Подход GDL позволяет TacticAI эффективно учитывать различные симметрии футбольного поля, повышая эффективность данных и качество тактических предложений.

Усреднение кадров для инвариантности и улучшения прогнозов

TacticAI использует усреднение кадров для обеспечения инвариантности и улучшения прогнозов. Этот метод гарантирует, что представления игроков TacticAI одинаково вычисляются при отражениях, так что эту симметрию не нужно изучать на основе данных. Применяя возможные комбинации отражений к входному углу, TacticAI может вычислить окончательные представления игрока, которые используются для прогнозирования приемника углового, того, был ли сделан бросок, а также вспомогательных корректировок положения и скорости игрока.

Как TacticAI их использует

TacticAI использует возможности геометрического глубокого обучения и графических нейронных сетей для обработки и анализа пространственно-временных футбольных данных, предоставляя точные и реалистичные тактические рекомендации для угловых ударов. Явно создавая представления игроков, которые учитывают симметрию футбольного поля, и используя усреднение кадров для обеспечения инвариантности, TacticAI улучшает свои прогнозирующие и генеративные компоненты, позволяя предлагать более точные и эффективные тактические предложения.

Групповые эквивариантные сверточные сети в TacticAI

Deep сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали свою эффективность в моделировании сенсорных данных, таких как изображения, видео и аудио. Однако всеобъемлющей теории проектирования нейронных сетей в настоящее время не существует. Эмпирические данные показывают, что распределение веса и глубина свертки, среди других факторов, играют решающую роль в достижении хороших прогнозных характеристик.

За пределами обычных CNN

Сверточное распределение веса эффективно благодаря симметрии перевода, присутствующей в большинстве задач восприятия. Эта симметрия подразумевает, что функция метки и распределение данных примерно инвариантны к сдвигам. Используя одни и те же веса для анализа или моделирования каждой части изображения, слой свертки значительно сокращает количество параметров, сохраняя при этом возможность обучения различным полезным преобразованиям.

G-CNN представляют собой естественное обобщение сверточных нейронных сетей, используя симметрию для уменьшения сложности выборки. Они используют G-свертки, новый тип слоев, который предлагает значительно более высокую степень распределения веса по сравнению с обычными слоями свертки. Такое увеличенное распределение веса увеличивает выразительные возможности сети без увеличения количества параметров.

Увеличение выразительной силы за счет распределения веса

G-свертки являются ключевым компонентом G-CNN, обеспечивающим более высокое распределение веса, чем традиционные слои свертки. Такое увеличенное распределение веса позволяет G-CNN изучать широкий спектр преобразований, сохраняя при этом компактное пространство параметров. Используя одни и те же веса для анализа или моделирования различных частей изображения, G-CNN достигают повышенной выразительной силы без введения чрезмерных параметров.

Почему стандартные CNN терпят неудачу?

В разделе 5 исследовательской работы анализируются свойства эквивариантности стандартных CNN, показывающие, что они эквивариантны переводам, но могут не соответствовать более общим преобразованиям. Это ограничение подчеркивает необходимость более обобщенного подхода, ведущего к разработке G-CNN. В статье показано, что G-свертки и различные уровни, используемые в современных CNN, такие как объединение, произвольные точечные нелинейности, пакетная нормализация и остаточные блоки, все эквивариантны и совместимы с G-CNN.

[Встраиваемое содержимое]

Математика G-CNN: построение структуры

В этом разделе мы поговорим о математике, лежащей в основе G-CNN:

Группы симметрии, групповые функции и G-эквивариантная корреляция

Математическая основа G-CNN включает определение и анализ G-CNN для различных групп. Он начинается с определения групп симметрии и изучения двух конкретных групп, используемых в G-CNN. В этом разделе углубляется изучение функций на группах, которые используются для моделирования карт признаков в G-CNN, и их свойств преобразования. В рамках также исследуется концепция G-эквивариантной корреляции, которая играет решающую роль в понимании поведения карт признаков при групповых преобразованиях.

Реализация G-сверток

Реализация G-сверток является ключевым аспектом G-CNN. В этом разделе представлена ​​информация о практической реализации G-сверток с использованием циклов, параллельных ядер и эффективности. В нем обсуждается предпочтительный метод составления элементов группы, представленных кортежами целых чисел, включающий преобразование в матрицы, умножение матриц и последующее преобразование обратно в кортежи целых чисел. В этом разделе подчеркивается эффективность реализации G-сверток, подчеркивается простота реализации с использованием индексной арифметики и внутренних произведений, а также использование последних достижений в быстром вычислении плоских сверток.

Заключение

TacticAI представляет собой значительный прогресс в анализе и оптимизации футбольной тактики. TacticAI предлагает новый и эффективный подход к прогнозированию и совершенствованию тактики угловых ударов, используя возможности геометрического глубокого обучения и групповых эквивариантных сверточных сетей.

Сочетание прогнозирующих и генеративных компонентов TacticAI позволяет тренерам исследовать альтернативные расстановки игроков, оценивать потенциальные результаты и принимать обоснованные решения для улучшения производительности своей команды во время выполнения угловых ударов. Исследование, проведенное с участием экспертов в области футбола в футбольном клубе «Ливерпуль», подчеркивает практическую применимость и эффективность тактических предложений TacticAI, которые неотличимы от реальных тактик и предпочтительнее существующих стратегий.

По мере развития спортивной аналитики TacticAI прокладывает путь к новой эре коучинга с помощью искусственного интеллекта, предоставляя командам и тренерам возможность получить конкурентное преимущество за счет интеллектуальной оптимизации тактики на основе данных.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/ai-in-football-liverpool-fc-uses-deepminds-tacticai-for-high-impact-corner-kicks/