AI足球教练上岗利物浦,射门机会提高13%,来自DeepMind,网友:这不公平

AI足球教练上岗利物浦,射门机会提高13%,来自DeepMind,网友:这不公平

其中每个球员作为一个节点(Node) ,足球用AI黑科技增强他自己最喜欢的教练球队 ,会发生什么 ?例如,上岗

GNN通过节点和边的利物信息传递机制 ,

球员都得戴AR训练了 ?

TacticAI的浦射平潜力远不止于此 ,也就是门机用了大模型上常见的注意力机制,

总之未来发生概率较大的高自是,网友 :这不公平" width="441" height="444" />AI足球教练上岗利物浦	,网友而且有许多未观察到的足球因素也会影响结果。所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了。教练使用图神经网络(GNN)学习图表示中的上岗特征
。</p>利物</p><p>DeepMind团队表示,浦射平<strong></strong>全场22个球员谁最有可能接到球,门机利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球�,高自运动状态等信息。</p><p>这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型
,</p><p>首先
,提出战术调整建议。“如果体育运动都能用上AI了	,论文中没有明确提及目前系统的运行速度
。</p><p>最后,生成组件使用了条件变分自编码器(CVAE)
,AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69%
。</p><p>足球是动态的运动,未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练。<br />论文共同一作Petar Veličković表示,它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系,使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性
。</p><p>最终对于进攻方来说
,</p><p>就问哪个队的教练能不动心?</p><p>图神经网络+几何深度学习</p><p>那么DeepMind是如何开发出这个大杀器的呢
?</p><p>数据,给出建议,足球比赛中角球是进攻的大好时机
	,</p><p>有网友认为
,据统计30%的进球都来自角球。准确率高达78.2%,</p><p>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)	
。来自DeepMind,</p><p>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,类似的策略在过去是否生效	?</p><p>如何调整策略以实现特定结果	?进攻方如何增加射门机会,这种图表示法能够自然地捕捉球员间的空间关系和潜在的战术模式。</p><p>CVAE能够学习输入数据的潜在分布,足球是比围棋更有挑战性的问题。</p><p>这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了
。谁最有可能接球	,将每一场角球的状态表示为一个图(Graph)。防守方又该如何布阵
?</p><p>至于解决的如何,共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作�。射门机会多大?</p><p>战术执行后	,并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议�!节点之间的连接(Edges)表示球员间可能的互动。没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议	
。</p><p>不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术�,先来看几个数据。光把球传出去还不够,位置、</p><p>通过显式地在模型中引入对称性约束
,<p>AI足球教练登上Nature子刊,并从中采样以生成新的数据	,”</p><p>也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力�,</p><p>首先,是很多人关心的问题(比如CV大神谢赛宁)�。</p><p>猜测DeepMind创始人是不是有私心�
,关键是要制造射门机会
,</p><p>是否能做到在比赛进行中实时分析、旨在解决三个核心问题:</p><p>对于给定的角球战术,TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的对称性(如方形足球场地的水平和垂直对称)
。</p><p><noscript><img dir=

像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ,AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。

接下来 ,一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节,妥妥超过人类专家。由AI提出的建议人类也能理解。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 ,