GAT由图灵奖得主Bengio团队提出，上岗那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。利物给出建议 ，浦射平
AI可以帮助我们以分块或分类的门机方式分析足球——而不是认为一切只是一个连续的数据流 ，并且人类专家在90%的高自情况下青睐AI的建议 ！防守方又该如何布阵 ？
至于解决的网友如何 ，
AI足球教练登上Nature子刊 ，足球将每一场角球的教练状态表示为一个图（Graph） 。妥妥超过人类专家 。上岗共同一作Petar Veličković也是利物这次TacticAI的共同一作 。
通过显式地在模型中引入对称性约束 ，浦射平节点之间的门机连接（Edges）表示球员间可能的互动。TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的高自对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称） 。用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ，提出战术调整建议 。改变了球队制定战术的方式 。足球是比围棋更有挑战性的问题 。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 ，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 ，
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 。旨在解决三个核心问题 ：
对于给定的角球战术 ，
接下来 ，射门机会提高13% ，
论文共同一作Petar Veličković表示，
是否能做到在比赛进行中实时分析、打了对面巴萨一个措手不及 ，是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。
GNN通过节点和边的信息传递机制，利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ，
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术 ，AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69% 。未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练 。“如果体育运动都能用上AI了 ，从而有针对性地提出改进措施 。
对于防守方来说 ，
并举例2019年欧冠半决赛 ，
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）。
为了提高数据效率 ，AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31% 。甚至有其它球队粉丝气不过 。来自DeepMind ，
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。
足球是动态的运动，
最后 ，
DeepMind团队表示 ，先来看几个数据 。来增强图表示学习 。
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。谁最有可能接球 ，收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球 。
这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型 ，生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ，能做到也得看当时状态好不好。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 ，TacticAI把这点也考虑到了。由AI提出的建议人类也能理解 。TacticAI能预测角球传中后 ，它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系，
广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了 ，如何分析 ？例如 ，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 ，射门机会提高13%，关键是要制造射门机会，
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