总结
- Ligthing News 来源：DeepTech深科技 足球队伍总是希望能够在各种方面取得优势。 在角球（定位球）战术方面，它可以提出比职业教练更好的建议。 它还可以尝试预测角球结果，包括是否会射门，或者哪个球员最有可能先触球。 他说：“人工智能系统可以快速浏览数据，指出团队正在犯的错误。 我认为这是你可以从人工智能助手那里获得的额外价值。
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- 7 分钟, 共 1221 字
分类
- 利物浦足球俱乐部, Nature Communication, 90%, 今天, 何晨龙
评价和解读
- 这篇文章是当前事件的马赛克，用专业的精密和洞察拼凑而成。作者在 多个主题上进行了导航，从全球政治紧张局势到重大科学发现，始终保持着 一篇连贯而引人入胜的叙述。分析的深度和能够将不同事件连接成一个全面 整体的能力使这篇文章不仅具有信息性，而且令人着迷。这是将复杂信息综合为 可以理解格式的新闻报道的典范。
正文
来源：DeepTech深科技
足球队伍总是希望能够在各种方面取得优势。无论是研究球员对伤病的易感性，还是对手的战术，顶级俱乐部都会查看大量数据，从中寻找最好的获胜机会。
现在，谷歌DeepMind 开发的一款最新人工智能助手，可能会以“人工智能足球助教”的身份成为他们的新武器。在角球（定位球）战术方面，它可以提出比职业教练更好的建议。
该系统名为 TacticAI，它所用的数据集来自利物浦足球俱乐部球员的 7176 次角球数据。
当守方球员最后触球而出了底线（包括守门员用手将攻方射门挡出底线外），攻方就会得到角球。
在足球这样一项高自由度、不可预测的运动中，角球（以及任意球和点球）是球队少有的、可以预先计划好的行动。
TacticAI 使用预测性和生成式人工智能模型，将每个角球情形（如接球人成功进球，或者防守队员断球并传给队友）转换为图，并blog.byteway.net将每个球员的数据转换为图上的一个节点，然后对每个节点之间的交互进行建模。相关论文今天发表在 Nature Communications上。
利用这些数据，该模型可以对角球时的球员站位给出建议，例如，提出最好的进球机会，或者最好的球员组合。它还可以尝试预测角球结果，包括是否会射门，或者哪个球员最有可能先触球。
图 |TacticAI 如何融入现实世界的足球战术制定流程。（来源：GOOGLE DEEPMIND）
体育数据公司 Ematiq 专门研究预测模型的分析师安德烈胡巴切克（Ondej Hubek）表示，人工智能助理最大的好处是减少了教练的工作量。他没有参与该项目。
他说：“人工智能系统可以快速浏览数据，指出团队正在犯的错误。我认为这是你可以从人工智能助手那里获得的额外价值。”
为了评估 TacticAI 给出的建议，谷歌DeepMind 将其交给了五位足球专家：三位数据科学家、一位视频分析师和一位教练助理。他们都在利物浦足球俱乐部工作。
这些专家不仅很难将 TacticAI 的建议与真实的比赛情形区分开来，而且在 90% 的时间里，他们更喜欢该系统给出的策略，而不是现有战术。
参与了该项目的谷歌DeepMind 研究科学家彼得韦利奇科维奇（Petar Velikovi）表示，这些发现表明，TacticAI 的策略可能会帮到真实比赛中的人类教练。
他说：“顶级俱乐部总是在寻找任何能建立优势的东西。我认为我们的研究结果表明，像（生成式人工智能）这样的技术很可能会成为现代足球发展的一部分。”
韦利奇科维奇说，TacticAI 的预测能力也不仅仅局限于角球，同样的方法可以很容易地应用于其他定位球和比赛中的其他战术，甚至应用于其他竞技比赛，如橄榄球、曲棍球或篮球上。
他说：“只要这项运动是团体的，在球员之间建立关系模型是有用的，并且你有很多数据，那它就可以适用。”
支持：Ren
运营/排版：何晨龙
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