AI*足球?——TacticAI,足球场新晋胜负手

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作者：信创开源
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足球界最令人兴奋的年轻教练既不是勒沃库森的阿隆索、兰斯的斯蒂尔，也不是博洛尼亚的莫塔，而是在谷歌DeepMind。在过去几年中，这家搜索引擎巨头的人工智能部门一直与利物浦足球俱乐部合作，将AI技术带入全球最受欢迎的运动。2021年，DeepMind的研究人员开发了一个模型，能够根据球员在场上的位置预测他们将如何射门。2022年，他们开发了一个分析比赛视频片段的模型，能够预测球员接下来的奔跑方向，即使他们跑出了屏幕画面。谷歌DeepMind的首席研究科学家、在《自然》上发表论文的共同作者佩塔尔·维利奇科维奇说：“这些系统都不是完整的原型，不能在现实世界中为教练提供有用的建议。我们希望真正建立一个可行的系统。”

于是，TacticAI应运而生。它最初是一个开放式比赛的预测系统，可以分析比赛并告诉教练哪位球员最有可能接到传球，或者他们创造危险进球机会的可能性有多大。但利物浦的数据分析师和教练希望有更简单的东西。维利奇科维奇说：“在开放式比赛中，你不能做出很多有用的即时改变，因为有22名球员，比赛非常动态，如果你试图在紧要关头做出改变，可能会让人们感到困惑。”

利物浦建议DeepMind的研究人员专注于角球。在比赛中大约有10次，场上的行动实际上被冻结，进攻队有机会将球传入禁区。但每50个角球中只有一个真正转化为进球。顶尖的俱乐部已经在比赛前花费大量时间准备角球程序和防守计划，包括复杂的奔跑路线和阻挡方案。维利奇科维奇说：“如果你能增加你的得分机会或在角球时防守得更好，整个赛季都会真正给你带来竞争优势。”



研究人员开始使用来自2020年和2021年英超联赛7176次角球的球员追踪数据，通过将球员的位置、移动、身高和体重编码为图表上的节点，以及将球员之间的关系作为节点之间的连线来表示球员的布局。然后他们采用了一种称为几何深度学习的方法，这种方法利用了足球场的对称性，减少了神经网络需要进行的处理量。根据踢球时球员的布局，TacticAI可以预测哪位球员最有可能首先接触球，以及是否会因此射门。然后，它可以生成关于如何调整球员位置和移动的建议，以最大化射门的机会（对于进攻队）或将其最小化（对于防守队）——例如，将一名后卫移动到近门柱位置，或者在区域边缘放置一名球员。

利物浦的足球专家特别喜欢TacticAI的建议，可以准确指出对特定战术成功至关重要的进攻球员，或者是“在关键时刻犯困”的防守球员，维利奇科维奇说。分析师们花费数小时观看视频片段，寻找对手防守设置的弱点进行攻击，或者尝试发现自己团队表现中的漏洞，在训练中加以强化。“但是要跟踪22人，在许多不同情况下进行跟踪真的很难，”维利奇科维奇说。“如果你有这样一个工具，它立即帮助你看到哪些球员的移动方式不正确，哪些球员应该做一些不同的事情。”TacticAI可以用来找到具有类似球员和移动模式的其他角球，为分析师节省了数小时的时间。TacticAI 还允许教练重新设计角球战术，以优化某些结果的概率，例如减少防守中被射门的概率。TacticAI 提供战术建议，调整特定球队中所有球员的位置。从这些提议的调整中，教练可以更快地识别重要的模式，以及战术成功或失败的关键球员。

根据DeepMind的说法，TacticAI 给出的建议非常符合真实的角球区情况，并且在 90% 的情况下更受青睐。总的来说，TacticAI 展示了AI技术为运动员、教练和球迷带来体育革命的潜力。AI 已经遍布足球领域的各个环节，一个前所未有的足球智能化时代正在到来。

来源：

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

https://www.wired.com/story/deepmind-is-helping-soccer-teams-take-the-perfect-corner/