Съвместно с Ливърпул: Google DeepMind разработи AI треньор по футболна тактика

Google DeepMind разработи прототип на футболен тактик с изкуствен интелект (AI) в сътрудничество с клуба от Висшата лига Ливърпул, в последния тласък за използване на технологията за овладяване на приливите и отливите в спорта с големите пари, пише Financial Times.

Предложените от компютъризирания треньор подобрения в позициите на играчите при ъглови удари, които са голям потенциален източник на голове, спечелиха одобрението на човешки експерти. Това се казва в документ, публикуван в Nature Communications във вторник. 

DeepMind, който преди това е използвал своите алгоритми за "кракване" на трудни игри като Go, казва, че моделите, наблюдавани на спортните терени, също могат да предложат уроци за това как да се прилага AI в други области като роботиката и координацията на трафика.

На терена системата TacticAI на компанията отразява както възможностите, така и настоящите ограничения на интензивните усилия за използване на AI за придобиване на спортно предимство отвъд предлаганото от съществуващите методи за анализ на данни.

Технологията обещава ползи при планирането на ситуации с предвидими начални точки, като например ъглови удари. По-амбициозната задача е да се приложи не само за изпълнение от корнера, а към по-богатата променливост на отворената игра.

"Това, което е вълнуващо от гледна точка на AI, е фактът, че футболът е много динамична игра с много ненаблюдавани фактори, които влияят върху резултатите", каза Петър Величкович, изследовател на DeepMind и съавтор на статията Nature. "Това е наистина труден проблем". 

Проектът DeepMind е продукт на три години работа с ФК Ливърпул по внедряването на AI, включително в области като наказателни удари и предвиждане на движенията на футболистите.

Най-новият модел на DeepMind използва дълбоко геометрично обучение върху набор от данни, включващ 7176 ъглови удара от английската Висша лига между 2020 и 2023 г. Ъгловите удари представляват значителна възможност за атакуващите отбори: заедно с други така наречени стандартни удари, като свободни удари, те представляват около 30 процента от всички голове. 

Предложенията на AI асистента се основават на данни от повече от 7000 ъглови удари 

Как TacticAI предлага подобрени защити срещу ъглови удари? 

TacticAI анализира резултатите от ъглови удари с различни конфигурации на играчи, като използва критерии като кой е получил топката и дали е успял да стреля. След това предложи позиционни подобрения и оцени тяхната правдоподобност и полезност в сляпо казус от петима експерти в Ливърпул: трима специалисти по данни, един видео анализатор и един асистент треньор. 

Експертите не могат да разграничат генерираните от AI сценарии от реални ситуации на мачове, казаха изследователите, предпочитайки съветите на TacticAI в 90 процента от времето пред съществуващите стратегии. Това показа, че инструментът "лесно предоставя полезни, реалистични и точни" предложения, се казва в документа.

Ливърпул не отговори на искане за коментар от Financial Times относно това дали е приложил някои от предложените от TacticAI промени, тъй като мениджърът Юрген Клоп се стреми да завърши мандата си на висока нота с трофеи през май. 

Използването на анализ на данни за подобряване на резултатите в спорта стана още по-усъвършенствано, откакто Майкъл Луис привлече вниманието към него с книгата си от 2003 г. Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game.

Луис разказа как бейзболният отбор на Оукланд Атлетикс използва нови мерки за характеристиките на играчите, за да се състезава срещу по-добре финансирани съперници. 

Нарастващите възможности на AI вече предизвикаха интерес към потенциалните му приложения в спорта. Националната футболна лига на САЩ и Amazon Web Services разработиха инструмент за здравето на играчите, известен като Digital Athlete, който се надяват след време да може да предвиди и предотврати контузии. 

Проекти като TacticAI дават идеи за това как ИИ във футбола може да се развие, каза Сударшан Гопаладесикан, директор на футболното разузнаване в отбора от италиалианския елит Аталанта. 

"Това е начинът, по който изкуственият интелект може да ни помогне да подходим към футбола по разкъсан или категоричен начин – вместо да мислим, че това е само един голям непрекъснат поток и ние не знаем какво се случва", каза той.