Gunakan AI Untuk Meningkatkan Pelatihan Dan Strategi Sepak Bola

Gunakan AI Untuk Meningkatkan Pelatihan Dan Strategi Sepak Bola

Gunakan AI Untuk Meningkatkan Pelatihan Dan Strategi Sepak Bola – Sepak bola, juga dikenal sebagai sepak bola, adalah salah satu olahraga paling populer di seluruh dunia. Di luar keterampilan fisik yang ditampilkan di lapangan, nuansa strategislah yang menambah kedalaman dan keseruan permainan. Mantan striker tim nasional Jerman Lukas Podolski berkata, Sepak bola itu seperti catur, tapi tidak ada dadu.”

Gunakan AI Untuk Meningkatkan Pelatihan Dan Strategi Sepak Bola

Gunakan AI Untuk Meningkatkan Pelatihan Dan Strategi Sepak Bola

islschedule – DeepMind, yang terkenal dengan keahlian permainan strategisnya yang sukses dalam Chess and Go, telah bermitra dengan Liverpool FC untuk meluncurkan TacticsAI. Sistem AI ini dirancang untuk membantu pelatih dan ahli strategi sepak bola menyempurnakan strategi permainan mereka, dengan fokus khusus pada optimalisasi tendangan sudut, yang merupakan aspek penting dalam permainan sepak bola. .

Dalam artikel ini, kita melihat lebih dekat TacticAI dan mengeksplorasi bagaimana teknologi inovatif ini dikembangkan untuk meningkatkan pelatihan sepak bola dan analisis strategis. TacticAI menggunakan pembelajaran mendalam geometris dan jaringan saraf grafis (GNN) sebagai komponen AI dasarnya. Komponen-komponen ini akan diperkenalkan sebelum kita mendalami cara kerja TacticAI dan dampak transformatifnya terhadap strategi sepak bola dan banyak lagi.

Pembelajaran mendalam geometris dan jaringan saraf grafik
Pembelajaran mendalam geometris (GDL) adalah bidang khusus kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) yang berfokus pada pembelajaran dari data geometris terstruktur atau tidak terstruktur, seperti grafik atau jaringan, dengan hubungan spasial yang unik.

Baca Juga : Fenomena Sepak Bola Indonesia VS Argentina Dalam SEO

Jaringan saraf grafik (GNN) adalah jaringan saraf yang dirancang untuk memproses data terstruktur grafik. Mereka pandai memahami hubungan dan ketergantungan antara entitas yang direpresentasikan dalam diagram sebagai node dan edge. GNN menggunakan struktur grafik untuk menyebarkan informasi antar node dan menangkap ketergantungan relasional dalam data. Pendekatan ini mengubah fitur simpul menjadi representasi kompak yang disebut perkawinan, yang digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi simpul, prediksi tautan, dan klasifikasi grafik. Misalnya, dalam analisis olahraga, GNN menggunakan representasi grafis dari kondisi pertandingan sebagai masukan untuk memprediksi hasil, mengevaluasi pemain, mengidentifikasi momen penting pertandingan, dan memeriksa interaksi pemain untuk analisis pengambilan keputusan. .

Model AI taktik
Model TacticAI memproses data pelacakan pemain ke dalam kerangka lintasan yang mencakup penerima tembakan (siapa yang paling mungkin menerima bola) dan probabilitas tembakan (seberapa besar kemungkinan tembakan menerima bola)? Sebuah sistem pembelajaran mendalam yang memprediksi tiga aspek dari sebuah permainan. tendangan sudut. diambil). ) dan penyesuaian posisi pemain (cara memposisikan pemain untuk menambah/mengurangi peluang tembakan).

TacticAI dikembangkan sebagai berikut.

  • Pengumpulan data: TacticAI menggunakan kumpulan data komprehensif lebih dari 9.000 tendangan sudut dari musim Liga Premier yang dikumpulkan dari arsip Liverpool FC. Data tersebut mencakup berbagai sumber, termasuk kerangka lintasan spatiotemporal (data pelacakan), data aliran peristiwa (komentar acara pertandingan), profil pemain (tinggi, berat), dan data permainan lainnya (informasi stadion, dimensi lapangan).
  • Pemrosesan awal data: Data dibandingkan menggunakan ID permainan dan stempel waktu untuk mengecualikan tendangan sudut yang tidak valid dan mengisi data yang hilang.
    Transformasi dan prapemrosesan data: Data yang dikumpulkan diubah menjadi struktur grafik, di mana pemain merepresentasikan pergerakan dan interaksinya sebagai node dan edge. Node dikodekan dengan karakteristik seperti posisi pemain, kecepatan, tinggi, dan berat. Tepian dikodekan dengan indikator biner keanggotaan tim (apakah pemain tersebut adalah rekan satu tim atau lawan).
  • Pemodelan data: GNN memproses data untuk mengungkap hubungan kompleks antar pemain dan memprediksi keluaran. Manfaatkan klasifikasi node, klasifikasi grafik, dan pemodelan prediktif untuk menggunakan GNN guna mengidentifikasi penerima, memprediksi probabilitas tembakan, dan menentukan lokasi pemain yang optimal. Edisi ini memberikan para pelatih wawasan praktis untuk meningkatkan pengambilan keputusan tendangan sudut strategis.
  • Integrasi Model Generatif: TacticAI menyertakan alat generatif yang membantu pelatih menyesuaikan rencana permainan mereka. Ini menawarkan saran untuk sedikit perubahan pada posisi dan gerakan pemain yang bertujuan untuk meningkatkan atau mengurangi peluang tembakan, tergantung pada apa yang dibutuhkan strategi tim Anda.

Baca Juga : Koktail Musim Panas Bertema Teknologi Seo

Dampak TacticAI lebih dari sekadar sepak bola
Meskipun pengembangan TacticAI terutama berfokus pada sepak bola, hal ini memiliki dampak yang lebih luas dan potensi dampak di luar sepak bola. Kemungkinan dampak di masa depan adalah sebagai berikut:

  • Kemajuan AI dalam Olahraga: TacticAI dapat memainkan peran penting dalam memajukan AI di berbagai bidang olahraga. Teknologi ini secara signifikan meningkatkan analisis olahraga dengan menganalisis peristiwa pertandingan yang kompleks, mengelola sumber daya dengan lebih baik, dan memprediksi pergerakan strategis. Hal ini dapat menghasilkan perbaikan yang signifikan dalam praktik pembinaan, peningkatan evaluasi kinerja, dan pengembangan pemain dalam olahraga seperti bola basket, kriket, dan rugbi.
  • Meningkatkan AI Pertahanan dan Militer: Dengan memanfaatkan konsep inti TacticAI, teknologi AI dapat menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam strategi pertahanan dan militer serta analisis ancaman.
  • Terinspirasi oleh pendekatan TacticAI, sistem AI memberikan dukungan keputusan penting dengan mensimulasikan berbagai situasi pertempuran, memberikan wawasan untuk mengoptimalkan sumber daya, dan menilai potensi ancaman, dapat meningkatkan kesadaran situasional dan meningkatkan efektivitas operasi militer.
  • Penemuan dan kemajuan di masa depan: Pengembangan TacticAI menyoroti pentingnya kolaborasi antara wawasan manusia dan analisis AI.

Hal ini menyoroti peluang potensial untuk kemajuan kolaboratif di berbagai bidang. Saat kami mempertimbangkan pengambilan keputusan dengan bantuan AI, pembelajaran dari pengembangan TacticAI dapat memandu inovasi di masa depan. Inovasi-inovasi ini menggabungkan algoritme dan keahlian AI yang canggih untuk membantu memecahkan tantangan kompleks dan mencapai tujuan strategis di berbagai bidang selain olahraga dan pertahanan.