Nelle semifinali della Champions League 2019, il Liverpool FC ha compiuto una rimonta storica contro il Barcellona di Leo Messi. I fan di quella competizione ricorderanno la Il gol di Divock OrigiDopo un calcio d’angolo molto insolito, la mossa è stata suggerita da TacticAI, un sistema creato da Google insieme alla Premier League inglese per iniettare l’intelligenza artificiale nel calcio.?
Non è stato così, anche se nello stesso anno i ricercatori dell’istituto tecnologico americano e britannico si sono incontrati per avviare questo progetto. A proposito, Uno strumento di intelligenza artificiale si concentra sui calci d’angoloun’istanza dello sport che, secondo gli addetti ai lavori, si presta molto alla scienza dei dati. In ogni caso, TacticAI è il prodotto di una collaborazione pluriennale tra le parti sopra citate. Lo scopo non è quello di agire durante le partite, ma piuttosto di fungere da assistenza tecnologica per gli allenatori, in particolare per quei casi in cui la maggior parte dei giocatori si scontra uno contro uno nell’area di rigore.
Come viene considerata questa introduzione dell’intelligenza artificiale nel calcio? Come ci racconta in un dialogo con ipertestuale Petar Velickovićricercatore della divisione DeepMind di Google, il sistema funziona in tre istanze dopo l’addestramento con migliaia di dati, in questo caso più di 7.000 registrazioni di calci d’angolo. Prima la previsione, poi il recupero e la generazione di proposte. “La mia speranza è che questo tipo di tecnologie renda il calcio più creativo.La mia speranza è che questo tipo di tecnologia renda il calcio più creativo a lungo termine”, ha dichiarato, contrariamente ai timori di molti tifosi che si oppongono all’introduzione della tecnologia nel gioco.
TacticAI, il sistema che propone di utilizzare l’intelligenza artificiale nel calcio, funziona così
La collaborazione tra Google DeepMind e il Liverpool FC va oltre i semplici test. Infatti, la portata della ricerca e le conclusioni a cui si è giunti sono state recentemente pubblicate sulla prestigiosa rivista Nature Communications. Nel cartaaffermano che l’uso di algoritmi in uno sport largamente imprevedibile ha rappresentato una sfida importante.. Tuttavia, si nota che i suggerimenti del modello di IA hanno favorito le tattiche esistenti il 90% delle volte, rendendo più efficaci i calci d’angolo.
A questo proposito, Velicković sottolinea che questa proposta di. sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale nel calcio non mette in secondo piano l’intuizione umana.. “TacticAI non offre soluzioni su un piatto d’argento agli allenatori. Al contrario, condivide le proposte, che spesso non sono le migliori”, osserva. “La chiave è che il coaching tradizionale richiede molte osservazioni manuali, la verifica di situazioni tattiche precedenti e il monitoraggio di schemi tra 22 giocatori. È qui che la nostra tecnologia può dare un contributo”, afferma.
Ma perché questo modello sia utile agli allenatori, occorrono dati, molti dati! Il problema è che mentre ci sono milioni di input (informazioni) alla base degli algoritmi, il numero di partite e di calci d’angolo è limitato. Per ovviare a questo problema, i ricercatori di DeepMind si sono rivolti a un approccio di apprendimento profondo geometrico. In sostanza, serve a creare concetti più generalizzabili “forzando” il modello a espandersi matematicamente. “Questo ci ha permesso di fare di più con meno”, osserva il ricercatore di Google.
“Non sarei coinvolto in questa tecnologia se non pensassi che sarebbe ben accolta dai tifosi di calcio”.
Velicković non è solo uno specialista che ha lavorato per mettere al servizio del calcio il fascino dell’intelligenza artificiale. È anche un appassionato di calcio. Con il sorriso sulle labbra, ci racconta che nel suo Paese d’origine, la Serbia, tifa per l’FK Partizan. Racconta anche di essere stato di recente in Argentina, dove ha sentito parlare molto del Boca Juniors. “Inoltre, l’intera esperienza che abbiamo vissuto mi ha fatto diventare un fan del Liverpool FC. Sono stati molto aperti con le nostre idee”, ha dichiarato.
Come è nata l’idea di utilizzare l’intelligenza artificiale nel calcio?
È stato un caso fortuito. Il nostro autore principale, Karl Tuyls, lavorava come docente all’Università di Liverpool e viveva vicino a un rappresentante del Liverpool FC. Durante le loro conversazioni sono emerse idee per una collaborazione reciproca e il Liverpool FC ha invitato Google DeepMind per una visita nel 2019. Tutti i nostri progetti successivi sono nati da quelle discussioni iniziali. Ha contribuito molto anche il fatto che Sir Demis Hassabis, il nostro CEO, sia un grande tifoso del Liverpool.
È così che è iniziato tutto. Ma vorrei anche sottolineare che ciò che ha permesso a questa collaborazione di funzionare così bene è stata la grande risonanza che abbiamo avuto con i team di data science del Liverpool FC. Si tratta di un club che utilizza metodi basati sui dati da diversi anni. Quindi per loro l’idea di utilizzare un sistema basato sull’intelligenza artificiale nel calcio non sembrava loro strana.affatto strana. Inoltre, nel loro team ci sono diverse persone con un dottorato di ricerca in settori come la fisica e l’astrofisica. Quando si tratta di discussioni tecniche, scopriamo di parlare praticamente la stessa lingua.
Avete avviato questa iniziativa molto prima dell’attuale boom dell’IA generativa. Alla luce di ciò, le scoperte che abbiamo visto nell’ultimo anno cambiano qualcosa in TacticAI?
Non direi che hanno cambiato lo scopo. Questo è dovuto al fatto che TacticAI si concentra su suggerimenti utili e pratici sui dati di tracciamento dei giocatori. Questi non hanno la struttura relativamente semplice che hanno il testo e le immagini.
Cosa fa TacticAI nella pratica, che tipo di informazioni mostra agli allenatori?
Per iniettare l’intelligenza artificiale nel calcio, TacticAI è composto da tre sistemi separati: predittivo, di recupero e generativo. Il primo è in grado di rilevare un calcio d’angolo e di mostrare quali sono i risultati probabili. I due tipi di risultati che abbiamo prototipato nel nostro articolo erano la previsione del ricevitore (cioè chi entra per primo in contatto con la palla) e la previsione del tiro (ci sarà un tiro pericoloso da questo calcio d’angolo?).
Il sistema di recupero prende un calcio d’angolo di riferimento e cerca di trovare altre situazioni simili nel database. Questo è molto importante, ad esempio, per gli analisti video che devono rivedere molti replay simili in preparazione di una partita. Un sistema di questo tipo potrebbe aiutarli a decidere quali schemi simili guardare, in modo molto più rapido.
Infine, il sistema generativo propone aggiustamenti alle posizioni e alle velocità dei giocatori, per rendere più o meno probabili gli eventi di tiro.
Qual è stato il contributo del team di ricerca del Liverpool FC?
Ci hanno aiutato molto con la pre-elaborazione dei dati in un formato che i nostri sistemi si aspettano, in modo che l’intelligenza artificiale nel calcio sia fruttuosa. Hanno gestito qualsiasi imperfezione o rumore nei dati in modo da avere un input il più rappresentativo possibile. Inoltre, hanno offerto la loro vasta conoscenza del gioco del calcio, in particolare delle sue simmetrie, che abbiamo utilizzato per progettare i componenti geometrici della nostra architettura. Infine, ci hanno aiutato a compilare i risultati dei casi di studio umani, fornendoci un team di cinque esperti che hanno analizzato molti dei risultati di TacticAI. Si tratta di una collaborazione di ricerca esplorativa che è stata pubblicata di recente. È importante ricordare che il Liverpool FC non ha ancora applicato questo sistema in nessuna partita.
Perché hanno scelto i calci d’angolo, e non altre giocate, per questo collegamento all’intelligenza artificiale nel calcio?
Questo è uno sport imprevedibile. Non si può mai sapere esattamente cosa accadrà. Quello che si può fare, però, è notare gli schemi tattici. I calci d’angolo sono adatti a questo scopo perché sono rigorosi, frequenti e generano occasioni da gol. Per il resto, TacticAI è stato lanciato di recente e non abbiamo avuto il tempo di valutare le sue prestazioni sui calci di punizione. Credo che sarebbe il prossimo passo della tecnologia. Per quanto riguarda i calci dal dischetto, li abbiamo studiati a fondo nel nostro primo lavoro con il Liverpool FC, chiamato “Piano di gioco“.
Quali sono state le principali sfide che avete affrontato durante lo sviluppo di questo sistema?
La sfida principale è stata la quantità di dati di addestramento disponibili. I moderni sistemi di intelligenza artificiale vengono addestrati su miliardi o addirittura trilioni di punti dati. Mentre una squadra di calcio gioca solo un centinaio di partite a stagione e ogni partita può avere in media una decina di calci d’angolo. Quindi, il set di dati utilizzato per addestrare TacticAI è piuttosto piccolo rispetto alla maggior parte dei set di dati. di informazioni attualmente utilizzate per il deep learning.
In breve, pensate che i tifosi del calcio accoglieranno con favore l’introduzione dell’intelligenza artificiale nel calcio?
Spero che la notizia sia gradita. Sono cresciuto guardando il calcio in Serbia e mi considero un amante del calcio. E certamente non parteciperei allo sviluppo di questa tecnologia se pensassi che non sarebbe ben accolta.. Con un sistema come TacticAI, si può ottenere una proposta (o generare diverse proposte) molto rapidamente. Idealmente, questo ridurrebbe la quantità di tempo che un formatore dovrebbe dedicare all’analisi di situazioni precedenti, lasciandogli più tempo per l’effettiva “creatività”.
Intelligenza artificiale nel calcio: i prossimi passi di TacticAI
In seguito alla collaborazione con I Rossicome chiamano il Liverpool FC, i ricercatori di DeepMind hanno aperto la loro tecnologia per consentire ad altri team e gruppi di scienziati di effettuare i propri approfondimenti e adattamenti. A questo proposito, l’esperto afferma che TacticAI può essere adattato a varie istanze del gioco e ad altri sport.. “Potrebbe essere applicabile in numerosi scenari”, osserva l’autore.
Cosa c’è in serbo per il futuro di questo sistema che porta l’intelligenza artificiale nel calcio, dalla porta principale e con due colossi come Google e Liverpool? Velicković chiude: “Crediamo che altri calci piazzati siano il prossimo passo. Sarà anche interessante vedere cosa accadrebbe se usassimo il modello in istanze di gioco ‘aperte’. Naturalmente, le previsioni sono più difficili in questi casi, in uno sport così dinamico e imprevedibile”.