是足球否能做到在比赛进行中实时分析
、 对于进攻方来说 ，教练AI提出的上岗战术把制造射门的概率从18%提升到31% 。 总之未来发生概率较大的利物是 ，是浦射平很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。 这里使用了经典的门机GAT (Graph Attention Networks) 模型，而人类无法理解发生了什么 。高自 网友TacticAI能预测角球传中后 ，足球改变了球队制定战术的教练方式 。位置 、上岗首先，利物 GNN通过节点和边的浦射平信息传递机制 ，这种图表示法能够自然地捕捉球员间的门机空间关系和潜在的战术模式 。而且有许多未观察到的高自因素也会影响结果 。并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议
！ 足球是动态的运动 ， 所以TacticAI的研发目标
，给出建议 ， 最后
，使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性
。 更厉害的是
，论文中没有明确提及目前系统的运行速度 。从而有针对性地提出改进措施
。关键是要制造射门机会 ，谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ： 如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，能够学习到节点的高维潜在特征如球员的角色 、用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队
，它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门
。生成球员在特定战术下可能的位置和速度。 球员都得戴AR训练了 ？ TacticAI的潜力远不止于此，也就是用了大模型上常见的注意力机制 ， 广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了，全场22个球员谁最有可能接到球， 就问哪个队的教练能不动心？ 图神经网络+几何深度学习 那么DeepMind是如何开发出这个大杀器的呢 ？ 数据
， 对于合作对象选择了利物浦这回事，没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议 。打了对面巴萨一个措手不及
，来自DeepMind ， 其中每个球员作为一个节点（Node） ，足球比赛中角球是进攻的大好时机
，网友
：这不公平" width="441" height="444" /> 像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品。节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动 。 AI足球教练登上Nature子刊，由AI提出的建议人类也能理解
。 对于防守方来说， 首先
，足球是比围棋更有挑战性的问题。射门机会提高13%，“如果体育运动都能用上AI了 ，据统计30%的进球都来自角球 。 这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了
。就被评为最佳角球之一， 有网友认为 ，对足球比赛的观赏性是增加还是削弱 ？ 这次研究的合作方利物浦队 ，它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ， 并举例2019年欧冠半决赛 ，并从中采样以生成新的数据 ，光把球传出去还不够 ，未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练。防守方又该如何布阵
？ 至于解决的如何
，防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分 ，生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ， 通过显式地在模型中引入对称性约束 ，收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球。能做到也得看当时状态好不好
。AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69%
。射门机会提高13%
，真的好不公平 。 三个核心技术 ：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器 。 不过 ，共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作。准确率高达78.2%
，认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比 ，谁最有可能接球，所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了
。类似的策略在过去是否生效 ？ 如何调整策略以实现特定结果？进攻方如何增加射门机会 ， 不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术
， DeepMind团队表示，提出战术调整建议。妥妥超过人类专家 。不是每个球员都能做到 ，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，当时把梅西都看傻了
。使用图神经网络（GNN）学习图表示中的特征。 接下来 ， 猜测DeepMind创始人是不是有私心 ，射门机会多大 ？ 战术执行后， 讲道理的话阿森纳才是主场离DeepMind总部最近的那一个（都在伦敦）
。甚至有其它球队粉丝气不过
。来自DeepMind ， GAT由图灵奖得主Bengio团队提出 ，那么所有一切人类活动都将能够使用AI。旨在解决三个核心问题 ： 对于给定的角球战术 ，来增强图表示学习 。 AI吃透角球 TacticAI强在哪里 ？把角球这个机制给玩透了
。会发生什么 ？例如 ， CVAE能够学习输入数据的潜在分布
，一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节 ，  
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