فوتبال به عنوان یکی از محبوب‌ترین ورزش‌های جهان شناخته می‌شود که بیش از مهارت‌های فیزیکی، استراتژی‌هایش باعث جذابیت بیشتر بازی می‌شود. DeepMind، شرکتی که به خاطر تخصص در بازی‌های استراتژیک همچون شطرنج و Go شناخته شده است، با لیورپول FC همکاری کرده و سیستم TacticAI را معرفی کرده است. این سیستم هوش مصنوعی به مربیان و استراتژیست‌های فوتبال کمک می‌کند تا استراتژی‌های بازی را بهبود بخشند، به ویژه در ضربات کرنر. در این مقاله، به بررسی نزدیک‌تری از TacticAI می‌پردازیم و چگونگی توسعه این فناوری نوآورانه برای تقویت مربیگری فوتبال و تحلیل استراتژی را بررسی می‌کنیم. TacticAI از یادگیری عمیق هندسی و شبکه‌های عصبی نموداری (GNN) به عنوان اجزای اصلی هوش مصنوعی خود استفاده می‌کند.
یادگیری عمیق هندسی و شبکه های عصبی نموداری
یادگیری عمیق هندسی (GDL) یک شاخه تخصصی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است که بر روی یادگیری از داده‌های هندسی، ساختاریافته یا بدون ساختار، متمرکز است. این داده‌ها ممکن است مانند نمودارها و شبکه‌هایی با روابط فضایی ذاتی باشند.
شبکه‌های عصبی گراف (GNN)، شبکه‌هایی هستند که برای پردازش داده‌های ساختاری نمودار طراحی شده‌اند. آن‌ها عمدتاً برای درک روابط و وابستگی‌های بین موجودیت‌ها که به صورت گره‌ها و یال‌ها در یک گراف نمایش داده می‌شوند، استفاده می‌شوند.
این شبکه‌ها از ساختار گراف برای انتشار اطلاعات در گره‌ها استفاده می‌کنند و وابستگی‌های رابطه‌ای را در داده‌ها مدل می‌کنند. این رویکرد ویژگی‌های گره را به نمایش‌های فشرده تبدیل می‌کند که به عنوان جاسازی شناخته می‌شوند. این جاسازی‌ها برای کارهایی مانند طبقه‌بندی گره، پیش‌بینی پیوند و طبقه‌بندی گراف استفاده می‌شوند.
به عنوان مثال، در تجزیه و تحلیل ورزشی، شبکه‌های عصبی گراف نمایش نمودار حالت‌های بازی را به عنوان ورودی دریافت می‌کنند و تعاملات بازیکن را یاد می‌گیرند. سپس از این اطلاعات برای پیش‌بینی نتیجه بازی، ارزیابی بازیکنان، شناسایی لحظات حیاتی بازی و تجزیه و تحلیل تصمیمات استفاده می‌شود.
مدل TacticAI
مدل TacticAI یک سیستم یادگیری عمیق است که داده‌های ردیابی بازیکن را در فریم‌های زمانی پردازش می‌کند تا سه جنبه از ضربات کرنر را پیش‌بینی کند، از جمله گیرنده ضربه (که احتمال دارد توپ را دریافت کند)، تعیین احتمال ضربه (که آیا ضربه زده می‌شود) و پیشنهاد تنظیمات موقعیت بازیکن (نحوه قرار دادن بازیکنان برای افزایش/کاهش احتمال ضربه).
جمع‌آوری داده‌ها: TacticAI از مجموعه داده‌ای حاوی بیش از 9000 ضربه کرنر از لیگ برتر استفاده می‌کند که از آرشیو باشگاه لیورپول تهیه شده است. این داده‌ها شامل داده‌های مختلفی از جمله داده‌های ردیابی بازیکنان (فریم‌های مسیر مکانی-زمانی)، داده‌های جریان رویداد (شناسایی رویدادهای بازی)، پروفایل‌های بازیکنان (مانند ارتفاع و وزن) و داده‌های متفرقه (اطلاعات استادیوم و ابعاد زمین) است.
پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها با استفاده از شناسه‌های بازی و مهره‌های زمانی فیلتر شده‌اند و ضربات کرنر نامعتبر حذف شده و داده‌های از دست رفته جایگزین شده‌اند.
تبدیل داده‌ها و پیش‌پردازش: داده‌های جمع‌آوری شده به ساختارهای نموداری تبدیل می‌شوند که بازیکنان به عنوان گره‌ها و ارتباطات بین آن‌ها به عنوان لبه‌ها نشان داده می‌شوند. ویژگی‌های بازیکنان مانند موقعیت، سرعت، ارتفاع و وزن کدگذاری می‌شوند و لبه‌ها با شاخص‌های باینری (مانند عضویت در تیم) کدگذاری می‌شوند.
مدل‌سازی داده: شبکه‌های عصبی گراف داده‌ها را پردازش می‌کنند تا ارتباطات پیچیده بازیکنان را کشف کرده و خروجی‌ها را پیش‌بینی کنند. این خروجی‌ها شامل شناسایی گیرنده‌ها، پیش‌بینی احتمالات ضربه زدن و تعیین موقعیت‌های بهینه بازیکن است.
یکپارچه‌سازی مدل مولد: TacticAI شامل یک ابزار مولد است که به مربیان در تنظیم برنامه‌های بازی خود کمک می‌کند. این ابزار پیشنهاداتی برای تغییرات جزئی در موقعیت و حرکات بازیکنان ارائه می‌دهد، با هدف افزایش یا کاهش شانس ضربه زدن، بسته به استراتژی تیم.
تاثیر TacticAI فراتر از فوتبال
پیشرفت هوش مصنوعی در ورزش: TacticAI می‌تواند نقش مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی در زمینه های مختلف ورزشی ایفا کند. می‌تواند رویدادهای پیچیده بازی را تجزیه و تحلیل کند، منابع را بهتر مدیریت کند، و حرکات استراتژیک را پیش بینی کند که تقویت معناداری برای تجزیه و تحلیل ورزشی ارائه می دهد. این می تواند منجر به بهبود قابل توجه شیوه های مربیگری، افزایش ارزیابی عملکرد، و توسعه بازیکنان در ورزش هایی مانند بسکتبال، کریکت، راگبی و غیره شود.
پیشرفت‌های هوش مصنوعی دفاعی و نظامی: با استفاده از مفاهیم اصلی TacticAI، فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند به پیشرفت‌های عمده در استراتژی دفاعی و نظامی و تحلیل تهدید منجر شوند. از طریق شبیه سازی شرایط مختلف میدان نبرد، ارائه بینش بهینه سازی منابع و پیش بینی تهدیدات بالقوه، سیستم های هوش مصنوعی با الهام از رویکرد TacticAI می توانند پشتیبانی تصمیم گیری حیاتی، افزایش آگاهی موقعیتی و افزایش اثربخشی عملیاتی ارتش را ارائه دهند.
اکتشافات و پیشرفت آینده: توسعه TacticAI بر اهمیت همکاری بین بینش انسانی و تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی تأکید دارد. این فرصت های بالقوه برای پیشرفت های مشترک در زمینه های مختلف را برجسته می کند. همانطور که تصمیم‌گیری با پشتیبانی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم، بینش‌های به‌دست‌آمده از توسعه TacticAI می‌تواند به عنوان دستورالعمل‌هایی برای نوآوری‌های آینده باشد. این نوآوری‌ها الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته را با دانش تخصصی حوزه ترکیب می‌کنند و به حل چالش‌های پیچیده و دستیابی به اهداف استراتژیک در بخش‌های مختلف کمک می‌کنند و فراتر از ورزش و دفاع گسترش می‌یابند.
نتیجه گیری
TacticAI نمادی از تحول قابل توجه در ادغام هوش مصنوعی با استراتژی ورزشی، به خصوص در فوتبال، با بهبود جنبه‌های تاکتیکی ضربات کرنر است. این برنامه که از طریق همکاری بین DeepMind و لیورپول FC توسعه یافته است، نمونه‌ای است از ادغام بینش استراتژیک انسان با فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی، از جمله یادگیری عمیق هندسی و شبکه‌های عصبی نمودار. فراتر از فوتبال، اصول TacticAI دارای پتانسیلی است که با ارتقاء تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی منابع و برنامه‌ریزی استراتژیک، سایر ورزش‌ها و همچنین زمینه‌هایی مانند عملیات دفاعی و نظامی را تغییر دهد. این رویکرد پیشگام بر اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در حوزه‌های تحلیلی و استراتژیک تأکید می‌کند و آینده‌ای را پیش بینی می‌کند که در آن نقش هوش مصنوعی در پشتیبانی تصمیم‌گیری و توسعه استراتژیک در بخش‌های مختلف به اوج می‌رسد.