A New Scientist beszámolója szerint a Google DeepMind és a Liverpool FC három éve dolgozik közösen a TacticAI elnevezésű mesterségesintelligencia-modell fejlesztésén, amely a Premier League-mérkőzések adatai alapján segíthet az edzői stábnak taktikát kidolgozni a szögletek elvégzésére vagy az ellenfél sarokrúgásai esetén azok kivédekezésére.
A bevitt adatok elemzése alapján a mesterséges intelligencia képes megjósolni a szögletek kimenetelét, és segít olyan tervet készíteni, amely saját szöglet esetén növeli, az ellenfél sarokrúgása esetén pedig csökkenti annak valószínűségét, hogy egy játékos megkapja a labdát és kapura lőjön.
A TacticAI-t az angol Premier League 2020/2021-es idényének 7176 szögletéből származó adatok alapján „képezték ki”, az egyes játékosok elhelyezkedésén kívül rögzítették a magasságukat és a testtömegüket is. A rendszer képes megjósolni, hogy a szöglet után melyik játékos ér először a labdához, a tesztelés során a labdába érő játékos az esetek 78 százalékában a TacticAI első három jelöltje között volt.
A New Scientist megjegyzi, hogy egy vakteszt során a Liverpool stábtagjai nem tudták megkülönböztetni az AI által generált taktikát az ember által tervezett taktikától, és az esetek 90 százalékában a mesterséges intelligencia által generált taktikát részesítették előnyben.
Kapcsolódó tartalom
Petar Velickovic, a Google DeepMind munkatársa a lapnak hangsúlyozta, hogy a TacticAI célja semmiképpen sem az, hogy az edzőket munkanélkülivé tegye. „Határozottan támogatjuk az olyan mesterségesintelligencia-rendszereket, amelyek felerősítik az emberi képességeket, és több időt hagynak nekik a munkájuk kreatív részére, nem pedig egy olyan rendszert, amely helyettesítené őket” – mondta.
A szakember hozzátette, hogy a sporton túl szélesebb körben is alkalmazhatók a kutatás eredményei. „Ha a labdarúgást modellezni tudjuk, akkor az emberi pszichológia számos aspektusát is jobban tudjuk modellezni. A mesterséges intelligenciáknak, ahogy egyre jobb képességekkel rendelkeznek, jobban meg kell érteniük a világot, különösen bizonytalanság esetén. A mi rendszerünk képes bizonytalanság mellett is döntéseket és javaslatokat adni” – fogalmazott a Google DeepMind munkatársa.