サッカーの試合には結果を左右する多くの要素があります。それを念頭に置いて、 グーグルディープマインド、フットボールチームと提携して リバプールを開発しました。 TacticAI、のシステム inteligência人工 試合中にコーチを補佐する人。
Google の人工知能部門によって開発されたテクノロジーは、プレーヤーのリストとショットが行われた正確な瞬間を考慮に入れます。このようにして、 TacticAI どの選手が最初にボールに触れ、相手チームのエリア内に危険をもたらすかを予測できます。
TacticAIとは
A TacticAI は、人工知能を使用して予測と予測を行い、サッカーの試合の動き、より正確には試合中に発生するコーナーで技術者を支援するシステムです。
このツールは、世界で最も人気のあるチームの 1 つである、 リバプール、 イギリスから。この作業は数年前から行われており、7.176/2021シーズン中に行われた2022のコーナーを分析した結果である。 プレミアリーグ, イングランドサッカー界のエリート。
とは言え、 TacticAI いくつかを提供することで機能します 洞察 技術者からコーチ、特にコーナーキック、有名なコーナーキックを蹴るとき。人工知能は、詳細な分析を可能にする幾何学的な学習アプローチを使用しており、後にチームの技術委員会全体で使用される戦術モデルを作成できます。
この方法は、リバプールのパフォーマンス アナリストと協力して、開発プロセスから効率的であることが証明されました。テストでは、イングランドチームのメンバーがほぼ 90% の確率で本物のコーチからのものだと思って AI の戦術を選択したとき、モデルの成功が宣言されました。
テクノロジーはどのように機能するのでしょうか?
A TacticAI 試合全体のプレーヤーデータの分析に基づいて機能します。したがって、身長や体重などの個人データを知るだけでなく、各アスリートの位置を区別することができます。これにより、AI はどの選手がエリア内にボールをヘディングで入れる可能性が最も高いかを予測できます。
による ディープマインド TacticAI 幾何学的かつ詳細なアプローチを使用し、試合に参加するプレーヤー間の関係を分析して、コーナーで可能な戦術的構成のタイプを作成します。
このシステムは、コーチが試合の結果として望むものに適合する最適な戦術、または最適な戦術パターンをコーチに提案することもできます。したがって、勝利を求める場合、TacticAI はコーチに攻撃的な代替案を提供します (防御的なパターンも提供します)。
TacticAI のベースとなるもの
Deepmind とリバプールの提携により、ペナルティの分析と選手の動きの予測に優れたゲーム戦術を支援するスポーツ AI が導入されました。
生成および予測モデルとして開発された TacticAI は、サッカー コーチが試合で達成されるそれぞれの関心に応じて代替選手を使用できるようにすることで機能し、その後、AI によって生成される可能性のある結果の分析を可能にします。
Google によると、TacticAI は、次のような試合の特徴に関する基本的な質問に基づいて作成されました。
- コーナー中に選択された戦術構成では何が起こるでしょうか? – (ボールを受け取ってゴールにシュートを打つ可能性のあるプレーヤーを含む);
- 戦術を実行した後、劇中で何が起こったのか理解できるだろうか？ – (同じ動きで以前に使用された戦術は実際に機能したでしょう);
- 試合を一定の結果で終わらせるためにはどのような戦術が必要でしょうか？
スポーツアシスタントは、悪い結果を防ぐための戦術データを決定することもできます。これを達成するために、TacticIA は、守備側の選手が自陣ゴールへのシュートを減らすためにどのような位置をとるべきかという分析にも基づいています。
TacticAI とスポーツの未来
の最終テスト TacticAI Google と協力して、リバプールのパフォーマンス専門家も参加しましたが、その結果は驚くべきものでした: 約 90% の確率で、イングランド チームの従業員は AI によって生成された戦術に混乱し、それが提案であると考えました。 。
TacticAI のような将来のアシスタントには、まだいくつかの課題が残されています。スポーツ AI の将来には、開発可能なテクノロジーの余地がまだいくつかあります。研究者らは、プレイヤーの枠を超えてデータ分析を拡張できるシステムを開発できることを期待している。
このプロジェクトに携わった研究者、ペタル・ヴェリチコヴィッチ氏にとって、 TacticAI 世界のスポーツに革命をもたらしました。彼は、AI に人間の心理的側面が存在することが、人工知能の精度を高め、人工知能が他の種類のスポーツに影響を与える能力にとって極めて重要であると考えています。
したがって、どのようなチーム スポーツでも、次のようなモデルが登場する可能性があります。 TacticAI 彼らが成功したことは非常に大きなことです。なぜなら、彼らは、試合中の関係に基づいてアスリートからデータを取得するアルゴリズムを信じて取り組んでいるからです。
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Fontesは： グーグルディープマインド, ワイヤード, MITテクノロジーレビュー
によってレビュー グラウコンバイタル 21/3/24。
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