TacticAI：AI制定角球戰術不僅逆轉比賽，還進利物浦隊史最佳 原創 精華
“'角球迅速開出……奧里吉！'
在2019年歐洲冠軍聯賽半決賽中，利物浦足球俱樂部完成了一次歷史性的逆轉。其中最具標志性的時刻之一是特倫特·亞歷山大-阿諾德的角球，這一角球讓迪沃克·奧里吉打入了被認為是利物浦俱樂部歷史上最偉大的進球。
從直覺到AI驅動的洞察：體育科技的變革者
足球，這項傳統上依賴教練直覺和戰術智慧的運動，隨著人工智能（AI）的出現正在經歷一場范式轉變。谷歌DeepMind的研究人員開發了TacticAI，這是一款專門設計用于優化角球的AI助手，而角球是一個至關重要的定位球武器。
論文：???https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x??
超越基礎分析：用于復雜場景的深度學習
現有的體育分析解決方案主要集中在分析大量數據。TacticAI采用更為復雜的方法，利用幾何深度學習來應對角球的復雜性。通過分析過去的比賽，TacticAI的深度學習模型可以預測：
最佳接應位置：識別進攻球員接應角球的最可能位置。
威脅評估：根據對手的位置和移動預測潛在的反擊。
戰略規劃：推薦最佳球員移動和站位，以最大化得分機會。
利用其預測和生成模型，TacticAI 能夠通過查找類似的角球并測試不同的戰術來協助教練。
傳統上，為了制定戰術和對策，分析師會重看許多比賽視頻，尋找類似的例子并研究對手球隊。TacticAI 自動計算球員的數值表示，這使得專家能夠輕松高效地查找相關的過去戰術。
TacticAI 的生成模型還允許教練重新設計角球戰術，以優化某些結果的概率，例如在防守陣型中減少射門嘗試的概率。TacticAI 提供的戰術建議可以調整某個球隊所有球員的位置。通過這些建議的調整，教練可以更快地識別重要模式，以及戰術成功或失敗的關鍵球員。
揭開魔法的面紗：幾何深度學習的應用
acticAI的核心在于其幾何深度學習管道。以下是其關鍵功能的細分：
數據轉換：原始的球員追蹤數據被轉換成結構化的圖表示。球員（具有位置、速度、身高等特征）成為節點，他們的移動和互動成為圖中的邊。
圖神經網絡（GNNs）：這些專門的網絡分析圖結構，識別球員之間的模式和關系，以進行預測。
編碼-解碼架構：系統使用編碼器對數據進行編碼，然后通過解碼器生成不同的輸出，具體取決于所需的任務（接球預測、威脅評估或戰略定位）。
對稱性和注意力機制：TacticAI考慮到了足球場地的對稱性質，并在圖中優先處理關鍵的球員互動，以實現準確的預測。
產品開發潛力和體育科技初創企業的商業價值
TacticAI為創新的體育科技產品打開了大門：
AI驅動的教練工具：想象一下，教練助理利用TacticAI的洞察力實時建議最佳的定位球策略。
個性化訓練計劃：基于AI對球隊過去定位球表現的分析，制定訓練計劃，識別需要改進的領域。
高級球探和分析平臺：將TacticAI的預測集成到球探平臺中，在分析對手的定位球策略時占據優勢。
自動化定位球視頻分析：使用AI驅動的視頻分析工具，從比賽錄像中自動剪輯和分類定位球時刻供復盤。這不僅節省了教練組的時間，還能提供關于不同策略效果的詳細洞察。
動態票價模型：將TacticAI的比賽預測和人氣指標整合到動態票價模型中。根據預期的比賽精彩程度（包括定位球效果的預期），優化門票銷售和收入。
超越足球：在國防和軍事AI中的應用
TacticAI的核心功能可以被應用于國防和軍事領域：
戰場情景模擬：幾何深度學習可以用于分析部隊的行動，并預測復雜戰斗場景中的潛在結果。
資源優化：AI模型可以推薦部隊和裝備的最佳位置和移動策略，提升戰場效率。
威脅評估與預測：類似于分析足球中的反擊，AI可以用于預測敵方的移動模式和潛在威脅。
再說deepmind
DeepMind是一家致力于通過人工智能（AI）技術推動科學和社會進步的公司。
Alphago/AlphaZero：機器人打敗人類棋手
AlphaGeometry:能夠進行幾何推理的奧林匹克級AI系統
AlphaTensor：深度學習解決矩陣乘法世紀難題
AlphaFold：解決蛋白質折疊問題
很多人會錯認為這家公司貌似沒有KPI指標壓力，整天研究高大上但又離普通人日常生活很遙遠的東西。但就像AI的發展離不開多年的理論研究一樣，AI造福人類也需要一個漫長的過程。
AI發明之初的目的不是為了某一應用，在50年前也絕不會想到LLM等達到今天的水平，AI的目的是模擬人類大腦，但也正是因為這個目的。才創造了無限的可能。
輕松一刻，最后來欣賞下利物浦球隊評選出的歷史最佳進球！
References
[2] ???https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/??
[3] ?https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x??
本文轉載自公眾號人工智能大講堂
