Ist „KI-Fußballtrainer“ qualifiziert? Zeichentaktiken sind besser als menschliche Trainer! Kann auch andere Sportarten „beherrschen“

Fußball ist die beliebteste, akzeptierteste und am weitesten verbreitete Sportart aller Sportarten.

Ein Eckstoß ist im Fußball eine Möglichkeit, schnell und direkt ein Tor zu erzielen, er ist jedoch äußerst schwierig und erfordert Echtzeittaktiken. Es erfordert nicht nur eine sorgfältige Planung durch menschliche Trainer, sondern auch stillschweigende Zusammenarbeit zwischen menschlichen Fußballspielern.

Wenn es darum geht, Eckbälle ins Netz zu befördern, ist künstliche Intelligenz (KI) menschlichen Trainern heute weit überlegen .

Kürzlich wurde in Nature Communications, einer Tochtergesellschaft von Nature, ein von Google DeepMind, dem Liverpool Football Club und seinen Partnern vorgeschlagener „KI-Fußballtrainer“ namens TacticAI mit einer Gewinnquote von 90 % vorgestellt.

Berichten zufolge kann TacticAI die Ergebnisse von Eckbällen bei Fußballspielen vorhersagen und praktische und präzise taktische Vorschläge machen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Experten des FC Liverpool in 90 % der Fälle die Vorschläge von TacticAI den bestehenden Taktiken menschlicher Trainer vorzogen.

Das Forschungsteam sagte , dass die Forschung möglicherweise den Grundstein für die nächste Generation von KI-Assistenten im Fußball legen könnte, die Trainern dabei helfen, die beste Spieleraufstellung zu bestimmen und Kontertaktiken zu entwickeln, die am besten zum Sieg beitragen .

Darüber hinaus glauben sie, dass diese Technologie auf andere Standardsituationen wie Einwürfe und andere Mannschaftssportarten ausgeweitet werden könnte, bei denen Auszeiten angeordnet werden können.

Wer fängt den Ball? Kann ich reinkommen?

Eckbälle sind bei Fußballspielen sehr wichtig, da sie zu direkten Toren führen können und den Trainern eine direkte Möglichkeit geben, einzugreifen und die Spielleistung zu verbessern.

Daher sind das Erkennen wichtiger Muster in der Taktik der gegnerischen Mannschaft und die Entwicklung wirksamer Gegenmaßnahmen entscheidende Elemente für den Sieg in modernen Fußballspielen.

Insbesondere in realen Situationen, in denen vor jedem Spiel Eckbälle festgelegt werden, ist zu erwarten, dass Systeme, die bei der Analyse und Verbesserung der Torquote helfen, menschliche Experten gut unterstützen.

Wie dies algorithmisch erreicht werden kann, bleibt jedoch eine offene Forschungsaufgabe.

In dieser Studie trainierte das Forschungsteam TacticAI mit einem Datensatz von 7.176 Eckbällen aus der Geschichte der englischen Premier League, der vom Liverpool Football Club bereitgestellt wurde, und identifizierte wichtige strategische Muster, die durch geometrische Deep-Learning-Technologie vorhersehbare und produktive Ergebnisse liefern können.

Abbildung｜Luftaufnahme von TacticAI. (A) So konvertieren Sie eine Eckstoßsituation in eine grafische Darstellung. Jeder Spieler wird als Knoten im Diagramm betrachtet. Das Graph-Neuralnetzwerk bearbeitet dann diesen Graphen, indem es Nachrichten weiterleitet. Die Darstellung jedes Knotens wird basierend auf den Nachrichten aktualisiert, die ihm von seinen Nachbarknoten gesendet werden. B) Wie TacticAI einen bestimmten Eckstoß behandelt. Um sicherzustellen, dass TacticAI robust auf horizontale oder vertikale Reflexionen reagieren kann, werden alle möglichen Reflexionskombinationen auf den eingegebenen Eckstoß angewendet. Anschließend werden diese vier Ansichten in das TacticAI-Modell eingespeist, um durch gegenseitige Beeinflussung die endgültige Spielerdarstellung zu berechnen – jeder innere blaue Pfeil entspricht einer Nachrichtenübermittlungsebene in (A). Sobald die Spielerdarstellungen berechnet sind, können sie verwendet werden, um vorherzusagen, wer bei einem Eckstoß den Ball erhält, ob ein Schuss abgegeben wurde und um zusätzliche Anpassungen an der Position und Geschwindigkeit der Spieler vorzunehmen, um die Wahrscheinlichkeit eines Schusses zu erhöhen oder zu verringern.

Dem Dokument zufolge besteht TacticAI aus zwei Hauptkomponenten: Vorhersage und Generierung. Dadurch können Trainer alternative Spielereinstellungen für jeden Eckstoßvorgang effektiv testen und untersuchen und diejenigen Spieler mit der höchsten vorhergesagten Erfolgswahrscheinlichkeit auswählen .

Mit dieser Methode kann TacticAI den ersten Empfänger nach einem Eckstoß und das unmittelbare Ergebnis des Eckstoßes genau vorhersagen.

Abbildung ｜ Beispiel für die Verwendung von TacticAI zur Verbesserung der Eckstoßtaktik. TacticAI ermöglicht es menschlichen Trainern, Eckstoßtaktiken neu zu gestalten und so die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses für die angreifende oder verteidigende Mannschaft zu maximieren, indem Schlüsselspieler identifiziert und zeitlich abgestimmte taktische Vorschläge unter Berücksichtigung aller Spieler bereitgestellt werden. Wie in diesem Beispiel (A) gezeigt, kann TacticAI bei einem Eckstoß mit einem echten Torschussversuch (B) eine taktisch angepasste Aufstellung generieren, um die Schusswahrscheinlichkeit durch Anpassung der Position des Verteidigers (D) zu verringern. Die vorgeschlagenen Verteidigerpositionen führen dazu, dass die angreifenden Spieler 2-5 eine geringere Wahrscheinlichkeit haben, den Ball zu erhalten, während der angreifende Spieler 1, der weiter vom Torpfosten entfernt ist (C), eine höhere Wahrscheinlichkeit hat, den Ball zu erhalten. Das Modell ist in der Lage, mehrere solcher Szenarien zu generieren. Trainer können verschiedene Optionen visuell betrachten und auch die quantitative Analyse der vorgeschlagenen Taktiken durch TacticAI konsultieren.

Erwähnenswert ist, dass das Forschungsteam nicht nur bewiesen hat, dass TacticAI den ersten Empfänger nach einem Eckstoß sowie die Wahrscheinlichkeit, dass ein Eckstoß direkt zu einem Schuss führt, und die Durchführbarkeit dieser taktischen Einstellungen genau vorhersagen kann, sondern auch fünf Fußballexperten (drei Datenwissenschaftler, einen Videoanalysten und einen Trainerassistenten des Liverpool Football Club) befragt hat, um festzustellen, dass sich dies nicht von realen Szenarien unterscheidet.

KI war bereits im Fußball im Einsatz

Tatsächlich ist die Einbindung von KI in den Fußball kein Novum.

Nehmen Sie zum Beispiel Google DeepMind. Das Unternehmen brachte den „KI-Fußballspieler“ bereits 2022 auf den Markt und veröffentlichte die entsprechenden Forschungsarbeiten in Science Robotics, einer Tochtergesellschaft von Science.

Es wird berichtet, dass dieser „KI-Fußballspieler“ nicht nur verschiedene Aktionen wie Dribbling und körperliche Auseinandersetzungen ausführen kann, sondern am Ende auch präzise Schüsse abgeben kann. Interessanterweise verstand es vor zwei Jahren Standardsituationen wie Eckbälle , Elfmeter und Freistöße nicht.

Darüber hinaus gab das Forschungsteam an, dass ihre damaligen Methoden nicht für das direkte Lernen auf Roboterhardware geeignet waren und die Forschungsergebnisse nicht schnell von der simulierten Welt auf die reale Welt übertragen werden könnten. Sie sind jedoch davon überzeugt, dass ihre Forschung die KI näher an die motorische Intelligenz des Menschen heranführt.

Zurück zu dieser Studie sagte das Forschungsteam, dass in zukünftigen Forschungsarbeiten eine natürliche Sprachschnittstelle integriert werden soll, um einen Dialog mit dem „Football AI Assistant“ zu ermöglichen, mit dem Ziel, bestimmte interessante Situationen abzurufen, gegebene taktische Varianten vorherzusagen und zu vergleichen und durch einen interaktiven Prozess Anleitungen zur Ableitung taktischer Empfehlungen zu geben.

Wie wird der menschliche Fußball in Zukunft mit der Weiterentwicklung von KI-Technologien wie großen Modellen aussehen?

Man kann sagen, dass dies voller Fantasie ist.

Referenzlinks:

https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-xhttps://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/