Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
ngày 28 tháng 3 năm 2024
Bóng đá, còn được biết đến với tên gọi là bóng đá, là một trong những môn thể thao được yêu thích nhất trên toàn thế giới. Ngoài những kỹ năng vật lý được thể hiện trên sân cỏ, đó là những chi tiết chiến thuật mang lại sự sâu sắc và hấp dẫn cho trò chơi. Như cựu tiền đạo bóng đá người Đức Lukas Podolsky đã nổi tiếng nói, “Bóng đá giống như cờ vua, nhưng không có xúc xắc.”
DeepMind, nổi tiếng với chuyên môn trong các trò chơi chiến thuật với thành công trong Cờ vua và Cờ vây, đã hợp tác với Liverpool FC để giới thiệu TacticAI. Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo này được thiết kế để hỗ trợ huấn luyện viên và chiến lược gia bóng đá trong việc hoàn thiện các chiến thuật trò chơi, tập trung cụ thể vào việc tối ưu hóa các pha đá phạt góc – một khía cạnh quan trọng của trò chơi bóng đá.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về TacticAI, khám phá cách công nghệ đổi mới này được phát triển để tăng cường huấn luyện và phân tích chiến lược bóng đá. TacticAI sử dụng học sâu hình học và mạng neural đồ thị (GNNs) làm các thành phần cơ bản của Trí tuệ Nhân tạo của nó. Các thành phần này sẽ được giới thiệu trước khi đi sâu vào cách hoạt động bên trong của TacticAI và ảnh hưởng biến đổi của nó đối với chiến lược bóng đá và nhiều hơn nữa.
Học Sâu Hình Học và Mạng Neural
Đồ Thị Học Sâu Hình Học (GDL) là một nhánh chuyên biệt của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) tập trung vào việc học từ dữ liệu hình học có cấu trúc hoặc không cấu trúc, như đồ thị và mạng có mối quan hệ không gian bản chất.
Mạng Neural Đồ Thị (GNNs) là các mạng neural được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc đồ thị. Chúng xuất sắc trong việc hiểu mối quan hệ và phụ thuộc giữa các thực thể được biểu diễn dưới dạng nút và cạnh trong một đồ thị.
GNNs tận dụng cấu trúc đồ thị để lan truyền thông tin qua các nút, thu thập các phụ thuộc quan hệ trong dữ liệu. Phương pháp này biến đổi các đặc trưng của nút thành biểu diễn gọn gàng, được biết đến là nhúng, được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân loại nút, dự đoán liên kết và phân loại đồ thị. Ví dụ, trong phân tích thể thao, GNNs lấy biểu diễn đồ thị của trạng thái trò chơi làm đầu vào và học cách tương tác giữa cầu thủ, cho dự đoán kết quả, định giá cầu thủ, xác định những thời điểm trò chơi quan trọng và phân tích quyết định.
Mô hình TacticAI
Mô hình TacticAI là một hệ thống học sâu xử lý dữ liệu theo dõi cầu thủ trong các khung hình quỹ đạo để dự đoán ba khía cạnh của các pha đá phạt góc bao gồm người nhận cú sút (ai có khả năng nhận bóng nhất), xác định khả năng sút (liệu có sút không), và đề xuất điều chỉnh vị trí cầu thủ (cách đặt cầu thủ để tăng/giảm khả năng sút).
Dưới đây là cách mà TacticAI được phát triển:
- Thu thập dữ liệu: TacticAI sử dụng một bộ dữ liệu toàn diện với hơn 9,000 pha đá phạt góc từ các mùa giải Premier League, được chọn lọc từ lưu trữ của Liverpool FC. Dữ liệu bao gồm các nguồn khác nhau, bao gồm các khung hình quỹ đạo không gian-thời gian (dữ liệu theo dõi), dữ liệu sự kiện (chú thích sự kiện trò chơi), hồ sơ cầu thủ (chiều cao, cân nặng), và dữ liệu trò chơi khác (thông tin về sân vận động, kích thước sân).
- Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu được điều chỉnh bằng cách sử dụng các ID trò chơi và timestamps, lọc ra các pha đá phạt góc không hợp lệ và điền vào dữ liệu bị thiếu.
- Biến đổi và tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thu thập được biến đổi thành cấu trúc đồ thị, với cầu thủ là các nút và các cạnh đại diện cho các chuyển động và tương tác của họ. Các nút được mã hóa với các đặc trưng như vị trí cầu thủ, vận tốc, chiều cao và cân nặng. Các cạnh được mã hóa với các chỉ số nhị phân của việc thuộc về đội (cầu thủ có phải là đồng đội hay đối thủ không).
- Mô hình hóa dữ liệu: GNNs xử lý dữ liệu để khám phá các mối quan hệ phức tạp giữa các cầu thủ và dự đoán các kết quả. Bằng cách sử dụng phân loại nút, phân loại đồ thị và mô hình hóa dự đoán, GNNs được sử dụng để xác định người nhận, dự đoán khả năng sút và xác định vị trí tối ưu của cầu thủ, tương ứng. Các kết quả này cung cấp cho huấn luyện viên những thông tin cần thiết để nâng cao quyết định chiến lược trong các pha đá phạt góc.
- Tích hợp Mô hình sinh: TacticAI bao gồm một công cụ tạo ra giúp các huấn luyện viên điều chỉnh kế hoạch trò chơi của họ. Nó đề xuất các sửa đổi nhỏ trong việc đặt vị trí và di chuyển của cầu thủ, nhằm mục đích tăng hoặc giảm khả năng bắn phụ thuộc vào những gì cần thiết cho chiến lược của đội.
Tác động của TacticAI Ngoài Lĩnh Vực Bóng Đá
Việc phát triển của TacticAI, mặc dù chủ yếu tập trung vào bóng đá, có những ảnh hưởng và tiềm năng rộng lớn hơn ngoài lĩnh vực bóng đá. Một số tác động tiềm năng trong tương lai là như sau:
- Tiến bộ Trí tuệ Nhân tạo trong Thể thao: TacticAI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tiến bộ Trí tuệ Nhân tạo trên các lĩnh vực thể thao khác nhau. Nó có thể phân tích các sự kiện trò chơi phức tạp, quản lý tài nguyên một cách tốt hơn và dự đoán những động thái chiến lược, mang lại một đòn bẩy ý nghĩa cho phân tích thể thao. Điều này có thể dẫn đến cải thiện đáng kể về các phương pháp huấn luyện, tăng cường đánh giá hiệu suất và phát triển các cầu thủ trong các môn thể thao như bóng rổ, cricket, bóng bầu dục, và cả ngoài lĩnh vực này.
- Nâng cao Trí tuệ Nhân tạo trong Quốc phòng và Quân sự: Sử dụng các khái niệm cốt lõi của TacticAI, các công nghệ Trí tuệ Nhân tạo có thể dẫn đến cải thiện đáng kể trong chiến lược Quốc phòng và quân sự và phân tích đe dọa. Thông qua mô phỏng các điều kiện trận địa khác nhau, cung cấp thông tin tối ưu hóa tài nguyên và dự báo các đe dọa tiềm ẩn, các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo được lấy cảm hứng từ phương pháp của TacticAI có thể cung cấp hỗ trợ quyết định quan trọng, tăng cường nhận thức tình huống và tăng cường hiệu quả hoạt động quân sự.
- Khám phá và Tiến bộ Tương lai: Việc phát triển của TacticAI nhấn mạnh sự quan trọng của sự hợp tác giữa cái nhìn con người và phân tích Trí tuệ Nhân tạo. Điều này làm nổi bật các cơ hội tiềm năng cho sự tiến bộ hợp tác trên các lĩnh vực khác nhau. Khi chúng ta khám phá quyết định được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo, các thông tin thu được từ việc phát triển của TacticAI có thể phục vụ như là hướng dẫn cho các đổi mới trong tương lai. Những đổi mới này sẽ kết hợp các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo tiên tiến với kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực cụ thể, giúp giải quyết các thách thức phức tạp và đạt được các mục tiêu chiến lược trên các lĩnh vực khác nhau, mở rộng ngoài lĩnh vực thể thao và quốc phòng.
Kết Luận
TacticAI đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc kết hợp Trí tuệ Nhân tạo với chiến lược thể thao, đặc biệt là trong bóng đá, thông qua việc hoàn thiện các khía cạnh chiến thuật của các pha đá phạt góc. Được phát triển thông qua một đối tác giữa DeepMind và Liverpool FC, nó minh chứng cho sự kết hợp giữa sự hiểu biết chiến lược của con người với các công nghệ Trí tuệ Nhân tạo tiên tiến, bao gồm học sâu hình học và mạng neural đồ thị. Ngoài bóng đá, các nguyên tắc của TacticAI có tiềm năng biến đổi các môn thể thao khác, cũng như các lĩnh vực như quốc phòng và hoạt động quân sự, thông qua việc cải thiện quyết định, tối ưu hóa tài nguyên và lập kế hoạch chiến lược. Phương pháp tiên phong này nhấn mạnh sự quan trọng ngày càng tăng của Trí tuệ Nhân tạo trong các lĩnh vực phân tích và chiến lược, hứa hẹn một tương lai trong đó vai trò của Trí tuệ Nhân tạo trong hỗ trợ quyết định và phát triển chiến lược lan rộng trên các lĩnh vực khác nhau.
