TacticAI：AI制定角球战术不仅逆转比赛，还进利物浦队史最佳 原创 精华

“'角球迅速开出……奥里吉！'

在2019年欧洲冠军联赛半决赛中，利物浦足球俱乐部完成了一次历史性的逆转。其中最具标志性的时刻之一是特伦特·亚历山大-阿诺德的角球，这一角球让迪沃克·奥里吉打入了被认为是利物浦俱乐部历史上最伟大的进球。

从直觉到AI驱动的洞察：体育科技的变革者

足球，这项传统上依赖教练直觉和战术智慧的运动，随着人工智能（AI）的出现正在经历一场范式转变。谷歌DeepMind的研究人员开发了TacticAI，这是一款专门设计用于优化角球的AI助手，而角球是一个至关重要的定位球武器。

论文：​​​https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x​​

超越基础分析：用于复杂场景的深度学习

现有的体育分析解决方案主要集中在分析大量数据。TacticAI采用更为复杂的方法，利用几何深度学习来应对角球的复杂性。通过分析过去的比赛，TacticAI的深度学习模型可以预测：

最佳接应位置：识别进攻球员接应角球的最可能位置。 

威胁评估：根据对手的位置和移动预测潜在的反击。

战略规划：推荐最佳球员移动和站位，以最大化得分机会。

利用其预测和生成模型，TacticAI 能够通过查找类似的角球并测试不同的战术来协助教练。

传统上，为了制定战术和对策，分析师会重看许多比赛视频，寻找类似的例子并研究对手球队。TacticAI 自动计算球员的数值表示，这使得专家能够轻松高效地查找相关的过去战术。

TacticAI 的生成模型还允许教练重新设计角球战术，以优化某些结果的概率，例如在防守阵型中减少射门尝试的概率。TacticAI 提供的战术建议可以调整某个球队所有球员的位置。通过这些建议的调整，教练可以更快地识别重要模式，以及战术成功或失败的关键球员。

揭开魔法的面纱：几何深度学习的应用

acticAI的核心在于其几何深度学习管道。以下是其关键功能的细分：

数据转换：原始的球员追踪数据被转换成结构化的图表示。球员（具有位置、速度、身高等特征）成为节点，他们的移动和互动成为图中的边。 

图神经网络（GNNs）：这些专门的网络分析图结构，识别球员之间的模式和关系，以进行预测。 

编码-解码架构：系统使用编码器对数据进行编码，然后通过解码器生成不同的输出，具体取决于所需的任务（接球预测、威胁评估或战略定位）。 

对称性和注意力机制：TacticAI考虑到了足球场地的对称性质，并在图中优先处理关键的球员互动，以实现准确的预测。

产品开发潜力和体育科技初创企业的商业价值

TacticAI为创新的体育科技产品打开了大门：

AI驱动的教练工具：想象一下，教练助理利用TacticAI的洞察力实时建议最佳的定位球策略。 

个性化训练计划：基于AI对球队过去定位球表现的分析，制定训练计划，识别需要改进的领域。 

高级球探和分析平台：将TacticAI的预测集成到球探平台中，在分析对手的定位球策略时占据优势。

自动化定位球视频分析：使用AI驱动的视频分析工具，从比赛录像中自动剪辑和分类定位球时刻供复盘。这不仅节省了教练组的时间，还能提供关于不同策略效果的详细洞察。

动态票价模型：将TacticAI的比赛预测和人气指标整合到动态票价模型中。根据预期的比赛精彩程度（包括定位球效果的预期），优化门票销售和收入。

超越足球：在国防和军事AI中的应用

TacticAI的核心功能可以被应用于国防和军事领域：

战场情景模拟：几何深度学习可以用于分析部队的行动，并预测复杂战斗场景中的潜在结果。

资源优化：AI模型可以推荐部队和装备的最佳位置和移动策略，提升战场效率。

威胁评估与预测：类似于分析足球中的反击，AI可以用于预测敌方的移动模式和潜在威胁。

再说deepmind

DeepMind是一家致力于通过人工智能（AI）技术推动科学和社会进步的公司。

Alphago/AlphaZero：机器人打败人类棋手

AlphaGeometry:能够进行几何推理的奥林匹克级AI系统

AlphaTensor：深度学习解决矩阵乘法世纪难题

AlphaFold：解决蛋白质折叠问题

很多人会错认为这家公司貌似没有KPI指标压力，整天研究高大上但又离普通人日常生活很遥远的东西。但就像AI的发展离不开多年的理论研究一样，AI造福人类也需要一个漫长的过程。

AI发明之初的目的不是为了某一应用，在50年前也绝不会想到LLM等达到今天的水平，AI的目的是模拟人类大脑，但也正是因为这个目的。才创造了无限的可能。

轻松一刻，最后来欣赏下利物浦球队评选出的历史最佳进球！

References

[1]            ​https://medium.com/@adhiguna.mahendra/tacticai-revolutionizing-football-strategy-with-geometric-deep-learning-754ca40a0497​​

[2]            ​​​https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/​​

[3]           ​https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x​​

本文转载自公众号人工智能大讲堂 

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/Akqq7EOhzdcIVegomDAuwQ​​