Cách các cầu thủ Liverpool sử dụng trí tuệ nhân tạo để tập luyện

Cách các cầu thủ Liverpool sử dụng trí tuệ nhân tạo để tập luyện

Mô hình TacticAI sử dụng 7.176 quả phạt góc của Liverpool để hướng dẫn cầu thủ và đưa ra lời khuyên chiến thuật theo thời gian thực trong các trận đấu.

Trợ lý chiến thuật TacticAI là kết quả của sự hợp tác kéo dài ba năm giữa Đội bóng đá Liverpool và Phòng thí nghiệm DeepMind của Google.Trong một bài viết đăng trên tạp chí thiên nhiên truyền thôngCác nhà nghiên cứu cho biết, chiến thuật của TacticAI được hơn 90% chuyên gia bóng đá ưa thích, trong khi chỉ có khoảng 10% người thích chiến thuật do con người đưa ra.

Google Deepmind giải thích trên blog của mình rằng TacticAI sử dụng “học sâu hình học” để giải quyết ba câu hỏi cốt lõi: Điều gì xảy ra khi bạn thiết lập chiến lược đá phạt góc? Các chiến lược tương tự có hiệu quả trong quá khứ không? Làm thế nào có thể điều chỉnh để đạt được kết quả cụ thể? Ví dụ, người phòng thủ có thể tự định vị lại để giảm khả năng bắn của đối thủ không?

Các nhà nghiên cứu cho biết việc dự đoán kết quả của những quả phạt góc rất phức tạp do tính chất ngẫu nhiên trong lối chơi của mỗi cầu thủ và những biến động liên tục trên sân. Mô hình hóa dữ liệu quả phạt góc tiêu chuẩn vàng cũng là một thách thức đối với trí tuệ nhân tạo.





Mô hình TacticAI sử dụng công nghệ học sâu hình học để phân tích các tình huống và đưa ra các chiến lược thời gian thực phù hợp cho huấn luyện viên và cầu thủ trên sân. Ảnh: Google DeepMind

TacticAI sử dụng công nghệ học sâu hình học để phân tích các tình huống và đề xuất các chiến lược phù hợp trong thời gian thực. hình ảnh: Google suy nghĩ sâu sắc

Dựa trên dữ liệu từ 7.176 quả phạt góc trước đây của Liverpool, TacticAI đã dự đoán thành công các tình huống đá phạt bằng cách mô hình hóa trực tiếp mối quan hệ ngầm giữa các cầu thủ được thể hiện bằng đồ họa trong các tình huống đá phạt. Các nút đại diện cho người chơi, với các đặc điểm như vị trí, tốc độ, chiều cao, v.v. và các cạnh thể hiện mối quan hệ giữa họ.

AI sau đó khai thác tính đối xứng gần đúng của một sân bóng đá. Kiến trúc hình học của TacticAI tạo ra tất cả bốn tình huống có thể xảy ra, dẫn đến các dự đoán về quả đá phạt tiếp theo. Cách tiếp cận này giúp mô hình trở nên khái quát hơn với ít dữ liệu huấn luyện hơn.

Theo truyền thống, các nhà phân tích và trợ lý huấn luyện viên thường xem lại video các trận đấu trước đây để nghiên cứu chiến thuật của đối thủ. Thông qua trí tuệ nhân tạo, mô hình có thể tính toán hiệu suất số của người chơi, cho phép các chuyên gia tìm ra thói quen trong quá khứ một cách dễ dàng và hiệu quả.

Các nhà nghiên cứu tin rằng TacticAI có thể được sử dụng để phân tích nhiều chiến thuật khác ngoài các quả phạt góc. Công nghệ này cũng có thể được áp dụng cho các môn thể thao và ngành công nghiệp khác.

Petar Velickovic, kỹ sư Google DeepMind và là một trong những tác giả của nghiên cứu, cho biết: “Hệ thống AI có thể nhanh chóng xem xét dữ liệu và chỉ ra những sai lầm mà nhóm đang mắc phải. Tôi nghĩ đó là giá trị gia tăng mà người chơi có thể nhận được từ đó.” Trợ lý AI.”

Velickovic tin rằng những mô hình như TacticAI sẽ trở thành một phần của bóng đá hiện đại và tạo ra những lợi thế quan trọng cho các đội bóng hàng đầu. Các cầu thủ và huấn luyện viên giờ đây không còn lãng phí thời gian nghiên cứu chiến thuật cũ của đối thủ và có nhiều thời gian hơn để sáng tạo ra phong cách chơi mới.

Nhà khoa học trưởng của Stats Performance, Patrick Lucey, tin rằng trí tuệ nhân tạo có tiềm năng thực sự để cách mạng hóa quy trình làm việc trong bóng đá chuyên nghiệp. Trí tuệ nhân tạo khó có thể thay thế được con người nhưng những ai biết sử dụng nó hiệu quả sẽ tạo nên sự khác biệt.

Theo Google DeepMind, TacticAI là một hệ thống hoàn chỉnh có thể cung cấp cho huấn luyện viên những hiểu biết sâu sắc, toàn diện và chính xác về chiến thuật thời gian thực trên sân. “Hiệu quả của TacticAI cho thấy AI có thể được áp dụng vào bóng đá, nhưng bản thân môn thể thao này cũng dạy chúng ta rất nhiều về AI. Đây là môn thể thao năng động thách thức các mô hình phân tích machine learning kết hợp mọi thứ từ thể chất đến tâm lý của nhiều người. yếu tố người chơi,” nhóm viết. Nhóm hy vọng sẽ rút ra được nhiều kinh nghiệm hơn trong việc phát triển công nghệ hỗ trợ, kết hợp chuyên môn của con người và khả năng phân tích AI để giải quyết nhiều vấn đề trong cuộc sống.

Giang Ya



Trả lời bằng tài khoản Facebook:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *