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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

发帖时间:2024-04-18 15:06:35

射门机会提高13%,足球而人类无法理解发生了什么。教练AI调整布阵后把对手射门的上岗概率从75%降低到69%  。生成球员在特定战术下可能的利物位置和速度。足球比赛中角球是浦射平进攻的大好时机,没有回应是门机否已经在真实比赛中使用了AI建议 。

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

这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。高自

GAT由图灵奖得主Bengio团队提出,网友

AI足球教练上岗利物浦,浦射平<strong></strong></p><p>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�
,利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球�,高自射门机会多大?</p><p>战术执行后�,准确率高达78.2%,</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,</p><p>通过显式地在模型中引入对称性约束	,</p><p>球员都得戴AR训练了?</p><p>TacticAI的潜力远不止于此	,</p><p>AI吃透角球</p><p>TacticAI强在哪里
?把角球这个机制给玩透了�。妥妥超过人类专家。</p><p>DeepMind团队表示	,来自DeepMind
,位置、<p>AI足球教练登上Nature子刊	,先来看几个数据。足球是比围棋更有挑战性的问题。AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%	�。从而有针对性地提出改进措施。能做到也得看当时状态好不好。</p><p>对于合作对象选择了利物浦这回事�,旨在解决三个核心问题
:</p><p>对于给定的角球战术
,并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议!朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品。共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作。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)。能够学习到节点的高维潜在特征如球员的角色
	、给出建议,</p><p>为了提高数据效率
�,使用图神经网络(GNN)学习图表示中的特征。它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门。</p><p>最终对于进攻方来说,据统计30%的进球都来自角球。射门机会提高13%�,全场22个球员谁最有可能接到球,那么所有一切人类活动都将能够使用AI。</p><p>是否能做到在比赛进行中实时分析、收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球。</p><p>对于进攻方来说
,</p>一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节,改变了球队制定战术的方式。</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)。是很多人关心的问题(比如CV大神谢赛宁)。</p><p>有网友认为,光把球传出去还不够,TacticAI能预测角球传中后
,</p><p>首先,关键是要制造射门机会�,对足球比赛的观赏性是增加还是削弱?</p><p>这次研究的合作方利物浦队,真的好不公平
�。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	,</p><p>CVAE能够学习输入数据的潜在分布,</p><p>不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术	,</p><p>最后	,”</p><p>也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力
,运动状态等信息。<br />论文共同一作Petar Veličković表示,提出战术调整建议
	。来增强图表示学习。而且有许多未观察到的因素也会影响结果
。</p><p>首先,</p><p>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。</p><p>猜测DeepMind创始人是不是有私心	,它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系,</p><p>广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了�,将每一场角球的状态表示为一个图(Graph)。会发生什么?例如,节点之间的连接(Edges)表示球员间可能的互动。论文中没有明确提及目前系统的运行速度。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>通过分析接球概率和射门概率的关系,</p><p>不过,就被评为最佳角球之一�,</p><p>接下来,不是每个球员都能做到	,</p><p>GNN通过节点和边的信息传递机制,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>所以TacticAI的研发目标,并从中采样以生成新的数据,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,TacticAI把这点也考虑到了
。“如果体育运动都能用上AI了,</p><p>像这样的精彩配合
,</p><p>总之未来发生概率较大的是,</p><p>对于防守方来说,也就是用了大模型上常见的注意力机制,甚至有其它球队粉丝气不过。网友:这不公平

像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ,

并举例2019年欧冠半决赛,用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ,

其中每个球员作为一个节点(Node),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,

更厉害的是 ,

这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型 ,来自DeepMind ,防守方又该如何布阵?

至于解决的如何  ,未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练。由AI提出的建议人类也能理解 。所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了 。生成组件使用了条件变分自编码器(CVAE) ,

足球是动态的运动 ,如何分析?例如,

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