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ai预测足球,【图】DeepMind 与利物浦足球俱乐部合作使用人工智能让战术更灵活有效

1950 年 3 月,一位名叫查尔斯·雷普 (Charles Reep) 的英国皇家空军联队指挥官兼高级会计师将注意力转向了足球。早在 1930 年代,他就对这项运动产生了浓厚的兴趣ai预测足球,并成为赫伯特·查普曼开创性的阿森纳队的粉丝。二战归来后,他发现自己亲眼目睹的战术革命停滞不前。

在斯温顿镇和布里斯托尔城之间单调的三线比赛中场休息时,他目睹了无数次攻击无济于事,Rip 的耐心耗尽了。他拿起笔记本和铅笔,开始疯狂地记下球场上发生的事情——他开始计算传球和射门,这是第一次系统性地尝试使用数据来分析足球。

70 年后,数据革命被广泛接受,球迷们对 xG(预期目标)和净支出(买卖球员的净支出)再熟悉不过了。顶尖团队直接从大学挖走统计学博士生以获得优势。现在,英超卫冕冠军利物浦队联手探索人工智能在足球中的应用。两家机构的研究人员今天在《人工智能研究》杂志上发表的一篇论文概述了一些潜在的应用。

“时机恰到好处,”

的 AI 研究员 Karl Tuyls 说

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也是该论文的主要作者之一。在利物浦的合作源于他之前在该市大学的工作(创始人德米斯也是利物浦的终身粉丝,并且是这项研究的顾问)。两个小组聚在一起讨论人工智能如何帮助足球运动员和教练。利物浦还提供了俱乐部在 2017 年至 2019 年期间参加的每场英超联赛的数据。

近年来,随着使用传感器、GPS 跟踪器和计算机视觉算法来跟踪球员球的运动,足球中的数据量激增。对于足球队来说,人工智能提供了一种发现教练无法发现的模式的方法;对于 的研究人员来说,足球提供了一个受限但具有挑战性的环境来驱动测试他们的算法。 “像足球这样的游戏非常有趣,因为经纪人太多,存在竞争和合作问题,”Tuyls 说。与国际象棋或围棋不同,足球具有内在的不确定性,因为它是在现实世界中进行的。

但这并不意味着您无法做出预测——这是人工智能可以证明特别有用的一个领域。本文展示了如何根据特定球队和阵容的数据训练模型,以预测其球员在特定情况下的反应:例如,如果你在对阵曼城频道的比赛中向右侧长传球,凯尔沃克会跑在一个特定的方向上,而约翰·斯通斯可能会做其他事情。

这被称为“重影”——因为替代轨迹覆盖在实际发生的事情上,就像在视频游戏中一样——并且具有一系列不同的应用。例如,它可以用来预测战术变化的影响,或者如果关键球员受伤,对手可能会如何打球。这些是教练自己可能会注意到的事情,Tuyls 强调目的不是设计工具来取代它们。

作为论文的一部分,研究人员还分析了过去几个赛季来自欧洲各地的 12,000 多个点球 - 根据球员的打球风格对球员进行分类ai预测足球,然后使用这些信息来预测他们最有可能在哪里罚球踢是以及他们是否有可能得分。例如,与中场相比,前锋更有可能瞄准左下角——中场采取更平衡的方式,数据显示,罚球手的最佳策略是向他们最强的一侧踢球,这可能不足为奇。

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