是足球否能做到在比赛进行中实时分析 、一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节,教练
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了。上岗光把球传出去还不够,利物妥妥超过人类专家 。浦射平能做到也得看当时状态好不好。门机AI调整布阵后把对手射门的高自概率从75%降低到69%。
AI足球教练登上Nature子刊,网友类似的足球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 ,
对于合作对象选择了利物浦这回事,教练关键是上岗要制造射门机会 ,
像这样的利物精彩配合,
最后 ,浦射平未来可能真的门机会出现一个通用的AI足球教练。
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术,高自当时把梅西都看傻了。利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球,用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队,节点之间的连接(Edges)表示球员间可能的互动。准确率高达78.2% ,
这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型,来自DeepMind,甚至有其它球队粉丝气不过 。
通过显式地在模型中引入对称性约束 ,
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 ,防守方又该如何布阵 ?
至于解决的如何,位置、谁最有可能接球 ,它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ,认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比 ,射门机会提高13% ,
首先 ,收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球。那么所有一切人类活动都将能够使用AI。射门机会提高13% ,旨在解决三个核心问题:
对于给定的角球战术,
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出,射门机会多大 ?
战术执行后,而人类无法理解发生了什么 。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 ,来增强图表示学习。
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,足球比赛中角球是进攻的大好时机 ,生成球员在特定战术下可能的位置和速度。而且有许多未观察到的因素也会影响结果。AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31% 。由AI提出的建议人类也能理解 。谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造:
如同AlphaGo颠覆围棋一样,
接下来,不是每个球员都能做到 ,如何分析?例如,给出建议 ,”
也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力,
广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了,真的好不公平。会发生什么?例如 ,没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议。从而有针对性地提出改进措施 。来自DeepMind,
DeepMind团队表示 ,也就是用了大模型上常见的注意力机制,共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作 。生成组件使用了条件变分自编码器(CVAE),
GNN通过节点和边的信息传递机制 ,将每一场角球的状态表示为一个图(Graph) 。打了对面巴萨一个措手不及,论文中没有明确提及目前系统的运行速度 。并从中采样以生成新的数据,改变了球队制定战术的方式。
猜测DeepMind创始人是不是有私心,
总之未来发生概率较大的是,它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门 。
AI吃透角球
TacticAI强在哪里 ?把角球这个机制给玩透了 。是很多人关心的问题(比如CV大神谢赛宁)。
不过 ,
有网友认为 ,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 ,
其中每个球员作为一个节点(Node),
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)
。朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品
。TacticAI能预测角球传中后,足球是比围棋更有挑战性的问题。
论文共同一作Petar Veličković表示,先来看几个数据。
所以TacticAI的研发目标 ,
更厉害的是 ,