Google DeepMind 팀은 AI 모델이 결과 예측에 미치는 효과를 입증했다고 주장합니다. 축구 축구 경기 세트 피스뿐만 아니라 현장 전술 생성도 가능합니다.

축구(미국 축구라고도 함)는 지구상에서 가장 인기 있는 스포츠입니다. 1.5년 카타르 월드컵을 시청하기 위해 약 2022억 명이 시청한 것으로 추산된다.

Deep Mind 팀은 그래프 기계 학습 모델과 7,176개의 코너킥 데이터를 사용하여 공의 첫 번째 리시버와 킥의 직접적인 결과를 정확하게 예측하는 TacticAI라는 도구를 구축할 수 있었습니다. 또한 다양한 설정 위치에서 가능한 결과를 예측하고 게임 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 전술적 변형을 만들 수 있다고 합니다. 종이 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재되었습니다.

Zhe Wang과 그의 딥마인드 연구원 팀은 유럽에서 가장 권위 있는 대회인 UEFA 챔피언스 리그에서 6회 우승한 리버풀 FC와 협력하여 데이터를 수집하고 5명의 축구 전문가와 함께 모델을 평가했습니다.

이 모델은 팀이 공격하는 골대 앞에서 구형 공을 발사할 수 있는 기회를 갖는 세트 플레이인 코너킥을 분석하기 위해 만들어졌습니다. 개발자들은 프리킥과 스로인을 포함한 다른 세트 플레이에도 적용할 수 있다고 말했습니다.

“상대 팀이 사용하는 전술의 주요 패턴을 파악하고 효과적인 대응 방법을 개발하는 것이 현대 축구의 핵심입니다. 그러나 알고리즘적으로 그렇게 하는 것은 공개적인 연구 과제로 남아 있습니다.”라고 논문은 말합니다.

TacticAI에는 예측 및 생성 구성 요소가 모두 포함되어 있어 "코치들이 각 코너킥 루틴에 대한 대체 선수 설정을 효과적으로 샘플링 및 탐색하고 예측된 성공 가능성이 가장 높은 선수를 선택할 수 있습니다."라고 DeepMind는 덧붙입니다.

축구 전문가를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 모델의 제안이 기존 전술보다 90% 더 선호되는 것으로 나타났습니다. “TacticAI는 표준 데이터의 제한된 가용성에도 불구하고 이러한 결과를 달성했습니다.”라고 팀은 연구 논문에서 말합니다.

"우리는 축구 전술을 위한 AI 보조원을 시연했으며 리버풀 FC의 전문가 평가자들과 함께 포괄적인 사례 연구를 통해 그 효능에 대한 통계적 증거를 제공했습니다."라고 논문은 결론지었습니다. "시스템의 잠재적인 선수 표현은 유사한 세트피스 전술을 검색하는 강력한 수단으로, 코치는 과거에 성공했던 관련 전술과 역전술을 분석할 수 있습니다."

미국이 2026년에 다음 FIFA 월드컵 축구 토너먼트를 개최하기를 기대하고 있는 만큼, 팀들이 AI를 전술 보조원으로 폭넓게 활용하는 첫 번째 대회가 될 것이라고 추측하는 것이 타당해 보입니다.

알고리즘이든 아니든 잉글랜드가 토너먼트에서 승리하도록 돕는 데는 AI 이상의 것이 필요할 것입니다. 특히 페널티킥이 포함된 경우에는 더욱 그렇습니다. ®

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• 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/20/googles_deepmind_football/