- أطلقت شركة Google DeepMind نموذجًا أوليًا لأداة تكتيكات كرة القدم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الشهر الماضي.
- يقترح TacticAI إستراتيجيات للركلات الركنية، بناءً على تحليل أكثر من 7000 كرة ثابتة.
- قامت شركة DeepMind بتطوير الأداة بالتعاون مع نادي ليفربول لكرة القدم، المعروف بنهجه المبني على البيانات في كرة القدم.
يسعى Google DeepMind لجلب الذكاء الاصطناعي (AI) إلى كرة القدم من خلال إطلاق أداة جديدة لمساعدة المدربين على اتخاذ قرارات تكتيكية أفضل.
وكشف المختبر الذي يقع مقره في لندن عن نموذج أولي لـ TacticAI في مارس، والذي طوره كجزء من تعاون مدته ثلاث سنوات مع نادي ليفربول الإنجليزي لكرة القدم.
نشر باحثو DeepMind النتائج التي توصلوا إليها في المجلة العلمية Nature Communications.
يعتقد خبراء كرة القدم المشاركون في المشروع أن نظام الذكاء الاصطناعي، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات تضم أكثر من 7000 ركلة ركنية من مباريات الدوري الإنجليزي، أفضل بالفعل من البشر في تصميم خطط للهجوم والدفاع عن هذه الكرات الثابتة.
قال Zhe Wang، أحد قادة Google DeepMind في مشروع TacticAI، لموقع Business Insider: “الأمر الأكثر إثارة في (كرة القدم) بالنسبة لي هو أنها لعبة تقع بين الفن والعلم”. “هناك الكثير من العشوائية في اللعبة، ولكن لا يزال بإمكاننا استخدام البيانات لاتخاذ قرارات أفضل.”
ركن الركلات
بعض الأهداف الأكثر شهرة في تاريخ كرة القدم الحديث جاءت من ركلات ركنية.
نجم ساحل العاج السابق ديدييه دروغبا سجل هدف التعادل لتشيلسي في اللحظات الأخيرة في نهائي دوري أبطال أوروبا 2012 من ركلة ركنية، بينما صوت مشجعو ليفربول على هدف ديفوك أوريجي من “ركنية تم تنفيذها بسرعة”، والتي أخرجت نادي برشلونة من نفس المنافسة. عام 2019 كأعظم هدف في تاريخ النادي.
قال بيتار فيليكوفيتش، أحد المؤلفين المشاركين في مشروع DeepMind، لـ BI أنه من المنطقي تدريب TacticAI على البيانات المأخوذة من الزوايا لأنها تميل إلى أن تؤدي إلى مقاطع لعب أكثر تنظيماً.
وقال إن كرة القدم “لا يمكن التنبؤ بها للغاية”. “لا يمكنك أبدًا التنبؤ بما سيحدث بالضبط. ولكن ما يمكنك فعله هو ملاحظة الأنماط في التكتيكات. الركنيات جيدة حقًا لذلك لأنها صارمة ومتكررة وتؤدي إلى فرص لتسجيل الأهداف.”
يمكن لـ TacticAI تقديم اقتراحات للمدربين حول التمركز الأمثل للاعبين عند الهجوم والدفاع عن الضربات الركنية، مما قد يمنح فرقهم أنواع المكاسب الهامشية التي تميل إلى إحداث اختلافات كبيرة في الرياضات التنافسية.
ارتباط ليفربول
قامت شركة DeepMind بتطوير TacticAI بالتعاون مع نادي ليفربول، والذي نال استحسان المدير التنفيذي للبيسبول الأسطوري “Moneyball” بيلي بين.
منذ استحواذ مالكي فريق بوسطن ريد سوكس، مجموعة فينواي الرياضية، على النادي في عام 2010، قام بتعيين العديد من الأشخاص الذين لا تجد سيرتهم الذاتية عادة في غرفة اجتماعات الدوري الإنجليزي الممتاز – بما في ذلك إيان جراهام، الذي يحمل درجة الدكتوراه في الفيزياء من كامبريدج والذي ترأس قسم الأبحاث في ليفربول حتى عام 2023.
إن وجود هذه المعرفة في متناول اليد ساعد التعاون بين DeepMind وليفربول على العمل بسلاسة، وفقًا لفيليكوفيتش.
“على مدى السنوات العشر الماضية أو نحو ذلك، كان لدى ليفربول أشخاص في فريقهم يحملون درجة الدكتوراه من كامبريدج وهارفارد – هؤلاء أشخاص يتمتعون بمهارات عالية في الهندسة والبيانات وذوي التفكير البحثي، وقد عملوا على استخدام التحليل الإحصائي لـ وقال “وقتا طويلا”. “لذلك كان هناك بالفعل أساس جيد ومتين يمكننا البناء عليه من خلال التعلم العميق.”
وساعد خبراء ليفربول شركة DeepMind في الحكم على ما إذا كانت إجراءات ركنيات TacticAI فعالة، في حين تعاونت المنظمتان أيضًا لإنتاج دراسة أوسع حول دور الذكاء الاصطناعي في كرة القدم ونظام للتنبؤ بحركات اللاعبين خارج الكاميرا في السنوات الأخيرة.
الذكاء الاصطناعي وكرة القدم
يمثل إصدار TacticAI نهاية هذا التعاون بين DeepMind وليفربول، لكن الباحثين يعتقدون أن المديرين التنفيذيين في الأندية رفيعة المستوى قد بدأوا للتو في إدراك أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلعب دورًا تحويليًا في كرة القدم.
وقالوا إن الأحداث الثابتة الأخرى، مثل الضربات الركنية، بما في ذلك الركلات الحرة ورميات التماس وركلات الجزاء، تقدم نوعًا من البيانات المنظمة التي يميل الذكاء الاصطناعي إلى الازدهار فيها ويمكن أن تكون المجال التالي الذي يبحث فيه الباحثون في هذا المجال. .
يشعر بعض الأصوليين بالقلق من أن التدخلات التكنولوجية مثل هذه قد تحرم يومًا ما بعضًا من متعة ما يسمى بـ “اللعبة الجميلة” – لكن الباحثين أكدوا أنهم حاولوا إنشاء أداة من شأنها أن تجعل حياة المدربين أسهل بدلاً من طردهم من العمل.
وقال وانغ: “نحن لا نحاول استبدال المدربين البشريين. وبدلاً من ذلك، نريد مساعدتهم على اتخاذ قرارات أسرع وأفضل لمساعدتهم على رؤية الأنماط وإيجاد التحسينات الممكنة من خلال الذكاء الاصطناعي”.
وأضاف: “في النهاية، سيظل المدربون هم من يتخذون القرارات”. “هذه مجرد أداة لمساعدتهم على اتخاذ تلك القرارات بشكل أكثر شمولاً.”
