Zespół Google DeepMind twierdzi, że wykazał skuteczność modelu sztucznej inteligencji w przewidywaniu wyników piłka nożna stałe fragmenty meczów piłkarskich, a także generowanie taktyk na boisku.
Piłka nożna – nazywana w Stanach Zjednoczonych piłką nożną – to zdecydowanie najpopularniejszy sport na świecie. Szacuje się, że mistrzostwa świata w piłce nożnej w 1.5 r., które odbyły się w Katarze, obejrzało około 2022 miliarda ludzi.
Wykorzystując grafowy model uczenia maszynowego i dane dotyczące 7,176 rzutów rożnych, zespół Deep Mind był w stanie zbudować narzędzie o nazwie TacticAI, które dokładnie przewidywało pierwszego odbiorcę piłki i bezpośredni wynik kopnięcia. Może także przewidywać możliwe wyniki przy różnych ustawieniach i tworzyć warianty taktyczne, które mogłyby pomóc poprawić wyniki gry, według jednego z badaczy. papier opublikowane w Nature Communications.
Zhe Wang i jego zespół badaczy Deepmind współpracowali z Liverpoolem FC, sześciokrotnym zwycięzcą Ligi Mistrzów UEFA, najbardziej prestiżowych rozgrywek w Europie, aby zebrać dane i ocenić model wraz z pięcioma ekspertami piłkarskimi.
Model został zbudowany w celu analizy rzutów rożnych, czyli stałych fragmentów gry, w których drużyna ma możliwość wystrzelenia kulistej piłki przed bramkę, którą atakuje. Twórcy powiedzieli, że można go również dostosować do innych stałych fragmentów gry, w tym rzutów wolnych i wrzutów z autu.
„Identyfikowanie kluczowych wzorców taktyk stosowanych przez rywalizujące drużyny i opracowywanie skutecznych reakcji leży u podstaw współczesnej piłki nożnej. Jednakże algorytmiczne podejście do tego pozostaje otwartym wyzwaniem badawczym” – czytamy w artykule.
TacticAI obejmuje zarówno element predykcyjny, jak i generatywny, dodaje DeepMind, „umożliwiając trenerom skuteczne próbowanie i badanie alternatywnych ustawień zawodników dla każdego rutynowego rzutu rożnego oraz wybieranie tych z największym przewidywanym prawdopodobieństwem sukcesu”.
Ankieta przeprowadzona wśród ekspertów piłkarskich wykazała, że w 90% przypadków sugestie modelu są preferowane zamiast istniejących taktyk. „TacticAI osiąga takie wyniki pomimo ograniczonej dostępności danych o złotym standardzie” – stwierdza zespół w artykule badawczym.
„Zademonstrowaliśmy asystenta AI do taktyki piłkarskiej i przedstawiliśmy dowody statystyczne na jego skuteczność poprzez kompleksowe studium przypadku przeprowadzone z udziałem ekspertów z Liverpool FC” – podsumowuje artykuł. „Ukryte reprezentacje zawodników w systemie to potężny sposób na odzyskanie podobnych taktyk przy stałych fragmentach gry, umożliwiając trenerom analizowanie odpowiednich taktyk i taktyk kontr, które okazały się skuteczne w przeszłości”.
Ponieważ Stany Zjednoczone nie mogą się doczekać zorganizowania kolejnego turnieju piłkarskiego Pucharu Świata FIFA w 2026 r., rozsądne wydaje się spekulowanie, że będzie to pierwszy turniej, w którym drużyny szeroko wykorzystają sztuczną inteligencję jako asystenta taktycznego.
Algorytmy czy nie, potrzeba czegoś więcej niż tylko sztuczna inteligencja, aby pomóc Anglii wygrać turniej, zwłaszcza jeśli w grę wchodzą rzuty karne. ®
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/20/googles_deepmind_football/
