在剛剛結(jié)束的世界杯預(yù)選賽中，國(guó)足在天津主場(chǎng)以 4:1 的得分大勝新加坡，一掃上一場(chǎng)在領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)下被對(duì)方逼平的陰霾，也迎來(lái)了球隊(duì) 2024 年的首場(chǎng)勝利。目前，中國(guó)隊(duì)暫居 C 組第 2 位，保住了晉級(jí) 18 強(qiáng)賽的希望。
享受勝利喜悅之余，也有球迷通過(guò)回顧比賽數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，整場(chǎng)比賽中雙方獲得的角球機(jī)會(huì)為 10:1，國(guó)足遙遙領(lǐng)先，但卻并未借此成功破門(mén)，反而錯(cuò)失空門(mén)，實(shí)在令人唏噓。
其實(shí)，角球這一類(lèi)「定位球」能夠在高強(qiáng)度奔跑對(duì)抗中為球員提供短暫的中斷，在對(duì)方禁區(qū)內(nèi)排兵布陣，往往是執(zhí)行教練戰(zhàn)術(shù)的絕佳機(jī)會(huì)，足球史上有多場(chǎng)經(jīng)典比賽都印證了其重要性。
2019 年 5 月 7 日，歐冠半決賽的第二回合在安菲爾德展開(kāi)角逐，在上半場(chǎng) 0:3 的巨大差距下，利物浦連追 3 球，最終由阿諾德出其不意的角球助攻完成絕殺。
當(dāng)時(shí)，阿諾德開(kāi)始走離角旗區(qū)，所有人都以為他要讓給一旁的沙奇里罰角球，他卻快速返回、大腳開(kāi)出角球傳給禁區(qū)內(nèi)的奧里吉，最終完成 4:3 的逆轉(zhuǎn)，完美詮釋了角球戰(zhàn)術(shù)的魅力。
而每一次的戰(zhàn)術(shù)制定不僅要考慮己方球員的能力特點(diǎn)，還要根據(jù)過(guò)往比賽記錄總結(jié)對(duì)方球隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)特點(diǎn)，二者都需要教練組人員復(fù)盤(pán)大量的影像資料，抽絲剝繭。
幸運(yùn)的是，隨著科技的發(fā)展，足球領(lǐng)域已積累了大量數(shù)據(jù)資源，人工智能通過(guò)對(duì)運(yùn)動(dòng)員的力量、速度、射門(mén)精準(zhǔn)度等進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)與分析，并由此生成數(shù)據(jù)報(bào)告，可以讓教練更直觀地識(shí)別運(yùn)動(dòng)員的優(yōu)勢(shì)與短板，制定出更具針對(duì)性的訓(xùn)練計(jì)劃與比賽戰(zhàn)術(shù)，這極大地緩解了教練與管理人員的壓力。
基于此，谷歌 DeepMind 與利物浦足球俱樂(lè)部攜手推出了 TacticAI 足球教練人工智能助手。該系統(tǒng)通過(guò)使用幾何深度學(xué)習(xí)方法，借助預(yù)測(cè)與生成模型，為專業(yè)人士提供在角球戰(zhàn)術(shù)方面的見(jiàn)解。與實(shí)踐中的布局相比，TacticAI 提出的戰(zhàn)術(shù)在 90% 的情況下都會(huì)受到人類(lèi)專家的認(rèn)同。
研究亮點(diǎn)：
* TacticAI 提出的戰(zhàn)術(shù)布局在 90% 的情況下都會(huì)受到人類(lèi)專家評(píng)估者的青睞。
* 接球預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá) 74%，射門(mén)機(jī)會(huì)提升 13%。
* 為定位球或其他擁有暫停比賽情況活動(dòng)的戰(zhàn)術(shù)布局研究提供參考。
論文地址：
https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x
關(guān)注公眾號(hào)，后臺(tái)回復(fù)「角球」獲取完整 PDF
數(shù)據(jù)集：四大數(shù)據(jù)源，全方位收集特征信息
原始數(shù)據(jù)集包括從 2020-21、2021-22 和 2022-23 賽季中英超聯(lián)賽收集的 9,693 個(gè)角球，由利物浦足球俱樂(lè)部提供，包括以下 4 個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源：
* 時(shí)空球員跟蹤框架數(shù)據(jù)，跟蹤了每場(chǎng)比賽中所有在場(chǎng)的球員和球的位置和速度。
* 事件流數(shù)據(jù)，對(duì)發(fā)生在相應(yīng)跟蹤框架中的事件或行為（例如，傳球、射門(mén)和進(jìn)球）進(jìn)行了注釋。
* 比賽團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)，記錄了球員的個(gè)人資料，包括他們的身高、體重和位置。
* 雜項(xiàng)比賽數(shù)據(jù)，包括比賽日期、體育場(chǎng)信息以及場(chǎng)地長(zhǎng)度和寬度。
研究人員對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和過(guò)濾，最終剩下 7,176 個(gè)有效角球。將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，按照 8 : 2 的比例劃分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，并在之后的所有任務(wù)都采用了相同的拆分方式。
數(shù)據(jù)集地址：
https://my5353.com/p30375
實(shí)驗(yàn)方法：通過(guò)幾何深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)角球結(jié)果
角球局勢(shì)圖形化
首先，為了有效的利用角球數(shù)據(jù)，研究人員對(duì)球員之間的隱含關(guān)系進(jìn)行建模，將角球形式轉(zhuǎn)化為圖形表示。其中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一名球員（包括位置、速度、高度等特征），邊表示它們之間的關(guān)系，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)與相鄰節(jié)點(diǎn)傳遞消息來(lái)進(jìn)行更新。
TacticAI 對(duì)給定角球的處理方式示意圖
接著，研究人員對(duì)給定角球的處理方式進(jìn)行分析，采用幾何深度學(xué)習(xí)并利用足球場(chǎng)的近似對(duì)稱性，生成了給定情況 (original、H-flipped、V-flipped 和 HV-flipped) 的四種可能反射。其中，幾何深度學(xué)習(xí)是從對(duì)稱性出發(fā)，將幾何性質(zhì)嵌入到機(jī)器學(xué)習(xí)中，更好地刻畫(huà)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和變化規(guī)律，提高算法的表示、泛化、通用能力。
最后，所有的四種反射組合被應(yīng)用到角球區(qū)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，并進(jìn)一步饋送到 TacticAI 中。TacticAI 由三個(gè)預(yù)測(cè)和生成式模型（generative models）組成，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均采用了相同的編碼器-解碼器架構(gòu)。編碼器在所有任務(wù)中結(jié)構(gòu)相同，而解碼器模型則根據(jù)每個(gè)基準(zhǔn)任務(wù)的需求生成相應(yīng)形狀的輸出。三個(gè)模型分別對(duì)應(yīng)著本研究的三個(gè)基準(zhǔn)任務(wù)，即接球預(yù)測(cè)、射門(mén)預(yù)測(cè)、生成戰(zhàn)術(shù)布局策略。
綜上，在接球預(yù)測(cè)中，TacticAI 能夠以 71% 的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)角球是否會(huì)射門(mén)。在射門(mén)預(yù)測(cè)中，研究人員發(fā)現(xiàn)，防守隊(duì)平均射門(mén)概率從真實(shí)角球的 75% 左右降至調(diào)整后的 69% 左右，進(jìn)攻隊(duì)的射門(mén)概率從 18% 左右升至 31% 左右。
實(shí)驗(yàn)結(jié)論：四大案例分析 TacticAI 的實(shí)際有效性
為了評(píng)估 TacticAI 的實(shí)際有效性，研究人員邀請(qǐng)了 5 名足球?qū)＜遥渲杏?3 名數(shù)據(jù)科學(xué)家，1 名視頻分析師和 1 名教練助理，結(jié)合 4 個(gè)案例對(duì) TacticAI 進(jìn)行定量分析。
1. TacticAI 生成角球樣本的真實(shí)性
(A.1)分配的評(píng)分分布
(A.2)評(píng)分值直方圖
首先，為了評(píng)估生成調(diào)整的真實(shí)性，研究人員合成了一個(gè)數(shù)據(jù)集，并評(píng)估了 TacticAI 生成的合成角球與真實(shí)角球之間的差異性。
具體而言，研究人員為每個(gè)樣本分配了評(píng)分，如果被人工評(píng)定為真實(shí)則為 +1，否則為 0。計(jì)算五名評(píng)審人員對(duì)每個(gè)樣本的平均評(píng)分。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，實(shí)際角球和生成的角球之間的平均評(píng)分沒(méi)有顯著差異 (z = -0.34，p > 0.05)。因此，TacticAI 生成的角球樣本具備真實(shí)性。
z 和 p 是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用于假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。
2. TacticAI 預(yù)測(cè)接球者可信度
(B.1)樣本前三名準(zhǔn)確性的接球預(yù)測(cè)分布
(B.2)每個(gè)樣本平均評(píng)分的相應(yīng)直方圖
其次，對(duì)于預(yù)測(cè)接球者，如果 TacticAI 的前 3 個(gè)預(yù)測(cè)中出現(xiàn)至少 1 個(gè)接球者，那么評(píng)審人員對(duì) TacticAI 的預(yù)測(cè)評(píng)定為 +1，否則評(píng)定為 0。
將樣本接球者的預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行平均后，研究人員發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)接球者在對(duì)實(shí)際樣本和生成樣本的平均評(píng)分上，并不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異 (z = 0.97, p > 0.05)。
不同評(píng)估人員對(duì)接球預(yù)測(cè)的評(píng)分存在個(gè)性化差異，在這種情況下，TacticAI 仍然能夠保持高的前 3 名準(zhǔn)確性，這表明了它在預(yù)測(cè)接球者任務(wù)上的高可信度。
3. TacticAI 用于檢索角球的有效性
角球的有效相似性評(píng)分
第三，專家對(duì) TacticAI 檢索到的角球和參考角球進(jìn)行相似度分析，如果角球是相似的，則打分為 +1，否則為 0。
最終發(fā)現(xiàn)，不同評(píng)估人員的評(píng)分分布之間沒(méi)有顯著差異，這表明他們對(duì) TacticAI 檢索類(lèi)似角球能力的有效性存在高度一致意見(jiàn) (F1,4 = 1.01, p > 0.1)。
F1,4 和 p 是用來(lái)評(píng)判一致性或無(wú)顯著差異的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。
4. TacticAI 調(diào)整策略的實(shí)用性
調(diào)整建議的評(píng)分
最后，研究人員評(píng)估了 TacticAI 對(duì)球員調(diào)整建議在現(xiàn)實(shí)中的實(shí)用性。具體而言，每位評(píng)審人員都獲得了 50 個(gè)戰(zhàn)術(shù)調(diào)整以及相應(yīng)的真實(shí)角球設(shè)置，評(píng)審人員將每個(gè)調(diào)整評(píng)定為顯著改善戰(zhàn)術(shù) +1、顯著使其變差 -1 ，沒(méi)有顯著差異 0。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有五名評(píng)審人員的評(píng)分平均值為 0.7 ± 0.1。其中，人類(lèi)評(píng)審人員發(fā)現(xiàn) TacticAI 的建議 90% 是有利的。此外，他們的評(píng)分也具有高度一致 (F1,4 = 0.45，p > 0.05)，表明這種實(shí)用性在人類(lèi)專家中得到了普遍認(rèn)可。
綜上所述，TacticAI 可以高效完成三個(gè)基準(zhǔn)任務(wù)，在角球的預(yù)測(cè)、檢索和戰(zhàn)術(shù)調(diào)整方面是實(shí)際有效的。
打破傳統(tǒng)足球格局，AI 成為新時(shí)代「前鋒」
未來(lái)學(xué)家和趨勢(shì)觀察家 Richard van Hooijdonk 曾表示：「對(duì)于現(xiàn)在這代人來(lái)說(shuō)，他們所做的每件事和經(jīng)歷都包含著某種科技元素。為了讓體育運(yùn)動(dòng)對(duì)這一代人和后代人保持吸引力，我們別無(wú)選擇，只能不斷整合科技。」當(dāng)我們聚焦于足球世界的科技革新，不難發(fā)現(xiàn)，AI 已不僅僅是教練團(tuán)隊(duì)的秘密武器，它正以其無(wú)處不在的影響力悄然重塑著整個(gè)足球行業(yè)的布局。
從球員選拔、到日常訓(xùn)練、再到戰(zhàn)術(shù)制定，我們能夠在越來(lái)越多的環(huán)節(jié)中看到 AI 的身影。例如：
* Adidas 為 2022 年世界杯設(shè)計(jì)制作的比賽用球 Al Rihla，內(nèi)置的慣性測(cè)量單元能精確檢測(cè)到足球的 kick point，通過(guò)將球員肢體追蹤以及球體追蹤的數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠監(jiān)測(cè)處于越位位置的進(jìn)攻方是否觸球。（點(diǎn)擊查看詳細(xì)報(bào)道：進(jìn) 4 球得 1 分，阿根廷敗北背后的科技與狠活）
* AiSCOUT 公司推出 AI 輔助球探平臺(tái)，打破了傳統(tǒng)選拔機(jī)制的地域與資源限制，為球探們提供足球運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)能力、認(rèn)知能力和技術(shù)能力等數(shù)據(jù)，球探們因此能夠更精準(zhǔn)地選拔球員。
* Zone7 公司推出 AI 球員傷病預(yù)測(cè)平臺(tái)，利用人工智能識(shí)別預(yù)測(cè)球員受傷情況，可以幫助運(yùn)動(dòng)員和教練在最佳運(yùn)動(dòng)和傷害風(fēng)險(xiǎn)之間尋找最佳平衡點(diǎn)。
* ChyronHego 公司推出 AI 輔助裁判平臺(tái)，通過(guò)人工智能驅(qū)動(dòng)的球跟蹤、肢體跟蹤與骨骼建模技術(shù)，將裁判的「火眼金睛」升級(jí)為「電子眼」，精確捕捉關(guān)鍵傳球瞬間的球員肢體位置，助力裁判作出更準(zhǔn)確、及時(shí)的判罰。
從球員發(fā)掘、傷病預(yù)防到裁判和教練助手，AI 已經(jīng)遍布足球領(lǐng)域的各個(gè)環(huán)節(jié)，一個(gè)前所未有的足球智能化時(shí)代正在到來(lái)，而俱樂(lè)部之間的「貧富差距」是否會(huì)影響球員常規(guī)訓(xùn)練的 AI 含量、進(jìn)而加劇球隊(duì)之間的馬太效應(yīng)？恐怕整個(gè)生態(tài)的各方角色，都還需要有更充分的思考。
掃碼下載APP
科普中國(guó)APP
科普中國(guó)
科普中國(guó)
京公網(wǎng)安備11010202008423號(hào)