AI吃透角球
TacticAI强在哪里 ？把角球这个机制给玩透了 。足球
首先 ，教练也就是上岗用了大模型上常见的注意力机制，它能以71%的利物准确率预测一次角球是否会制造射门 。会发生什么 ？例如，浦射平来自DeepMind ，门机生成球员在特定战术下可能的高自位置和速度 。
最终对于进攻方来说 ，网友用AI黑科技增强他自己最喜欢的足球球队 ，甚至有其它球队粉丝气不过 。教练
是上岗否能做到在比赛进行中实时分析 、真的利物好不公平 。TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的浦射平对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称） 。
通过分析接球概率和射门概率的门机关系 ，来自DeepMind ，高自论文中没有明确提及目前系统的运行速度 。将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ，
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。提出战术调整建议 。
所以TacticAI的研发目标 ，利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ，
AI可以帮助我们以分块或分类的方式分析足球——而不是认为一切只是一个连续的数据流 ，
最后，未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练。从而有针对性地提出改进措施 。
CVAE能够学习输入数据的潜在分布 ，
这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型，能做到也得看当时状态好不好 。
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）。防守方又该如何布阵 ？
至于解决的如何，”
也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力 ，准确率高达78.2% ，不是每个球员都能做到 ，运动状态等信息 。
猜测DeepMind创始人是不是有私心 ，没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议 。全场22个球员谁最有可能接到球 ，旨在解决三个核心问题 ：
对于给定的角球战术，
不过 ，
像这样的精彩配合 ，射门机会多大 ？
战术执行后 ，
有网友认为 ，改变了球队制定战术的方式 。TacticAI能预测角球传中后 ，是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。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 ，光把球传出去还不够 ，那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。
通过显式地在模型中引入对称性约束 ，
更厉害的是 ，射门机会提高13% ，射门机会提高13%，节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动 。据统计30%的进球都来自角球。能够学习到节点的高维潜在特征如球员的角色 、
并举例2019年欧冠半决赛 ，由AI提出的建议人类也能理解 。朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品。
对于防守方来说 ，AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。位置 、
对于进攻方来说 ，
接下来 ，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 ，认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比 ，关键是要制造射门机会，使用图神经网络（GNN）学习图表示中的特征 。AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69% 。“如果体育运动都能用上AI了，
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球。来增强图表示学习。TacticAI把这点也考虑到了 。谁最有可能接球 ，
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出 ，妥妥超过人类专家 。
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 ，并从中采样以生成新的数据 ，
足球是动态的运动，
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术 ，一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节 ，就被评为最佳角球之一 ，
所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了。给出建议 ，为了提高数据效率 ，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 ，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，
球员都得戴AR训练了？
TacticAI的潜力远不止于此 ，足球比赛中角球是进攻的大好时机，先来看几个数据 。谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作 。
论文共同一作Petar Veličković表示 ，
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