谷歌 DeepMind 的一个团队声称已经证明了人工智能模型在预测结果方面的功效 足球 足球比赛定位球,以及制定场上战术。
橄榄球——在美国被称为足球——是地球上最受欢迎的运动。据估计,约有 1.5 亿人收看了在卡塔尔举行的 2022 年世界杯。
Deep Mind 团队利用图形机器学习模型和 7,176 个角球的数据,构建了一个名为 TacticAI 的工具,可以准确预测第一个接球者和踢球的直接结果。据一位人士称,它还可以预测不同设置位置可能出现的结果,并创造有助于改善比赛结果的战术变化。 纸 发表在《自然通讯》上。
王哲和他的 Deepmind 研究团队与欧洲最负盛名的赛事——欧洲冠军联赛的六次冠军利物浦足球俱乐部合作,收集数据并与五位足球专家一起评估模型。
该模型是为了分析角球而建立的,角球是一种定位球,球队有机会在他们攻击的球门前发射球形球。开发人员表示,它还可以适应其他定位球,包括任意球和界外球。
“识别对手球队实施的关键战术模式并制定有效的应对措施是现代足球的核心。然而,从算法上做到这一点仍然是一个开放的研究挑战,”该论文表示。
DeepMind 补充道,TacticAI 涉及预测和生成组件,“允许教练有效地采样和探索每个角球例程的替代球员设置,并选择那些预测成功可能性最高的球员。”
一项针对足球专家的调查显示,90% 的情况下,该模型的建议比现有战术更受青睐。该团队在研究论文中表示:“尽管黄金标准数据的可用性有限,TacticAI 仍取得了这些成果。”
该论文总结道:“我们已经展示了足球战术的人工智能助手,并通过与利物浦足球俱乐部的人类评估专家进行的全面案例研究,提供了其功效的统计证据。” “该系统的潜在球员表征是检索类似定位球战术的有力手段,使教练能够分析过去成功的相关战术和反战术。”
由于美国期待在 2026 年主办下一届 FIFA 世界杯足球赛,因此我们有理由推测,这将是球队首次广泛采用人工智能作为战术助手。
不管有没有算法,要帮助英格兰赢得世界杯,人工智能是不够的,特别是在涉及点球的情况下。 ®
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