DeepMind ، شعبه معتبر AI گوگل، مربیان فوتبال را به یک ابزار نوآورانه به نام TacticAI معرفی کرده است که قادر است تصمیمات تاکتیکی برتر برای بازی در زمین ایجاد کند. این پروتوتایپ که در طی سه سال همکاری با باشگاه فوتبال لیورپول توسعه یافته است، ترکیبی از ورزش و فناوری روز دنیا را نمایان می‌سازد و هدف از آن ارتقای جنبه‌های استراتژیک بازی زیبای فوتبال است.
حرفه‌ای‌های فوتبال اعتماد خود را به TacticAI اعلام کرده‌اند و این اعتماد از آن‌روی است که این ابزار با آموزش بر روی بیش از 7000 ضربه از ضربات نقیب از بازی‌های لیگ برتر انگلیس منشأ شده، مجموعه داده‌ای که امکان پیشرفت نسبت به انسان‌ها در ایجاد استراتژی‌های نقطه ضعف و قوت را فراهم کرده است.
چیزی که محققان AI مانند ژه وانگ در DeepMind گوگل را هیجان زده کرده، طبیعت غیر قابل پیش‌بینی فوتبال و این است که چگونه، با وجود اتفاقات تصادفی، داده‌ها می‌تواند برای بهبود تصمیم‌گیری استفاده شود. این موضوع توسط نقطه‌های مهمی همچون برابری دروازه‌بانی دیدیه دراگبا برای چلسی در لحظات پایانی فینال لیگ قهرمانان ۲۰۱۲ یا ضربه نقیب سریع دیواک اوریگی برای تیم لیورپول که منجر به شکست برکلونا شد بسیار تأثیرگذار نمایان شده است – هر دو به عنوان گواهی‌هایی برای ظرفیت تغییردهنده بازی در زمین مشهود هستند.
پیتر ولیکوویچ، یک محقق DeepMind، عقیده تمرین مسیر تاکتیک با داده نقیب تاکتیکAI را بیان کرده، با تأکید بر این که ضربه‌های نقیب ترتیب‌های بازی ساختارمندی را ارائه داده که به لحظه‌های بازی منظم منجر می‌شود، که باعث بهبود آنالیز الگو و افزایش استراتژیک می‌شود.
هدف این ابزار ارائه پیشنهاداتی به مربیان در مورد قرارگیری بهینه بازیکنان برای هر دو نقطه ضعف و قوت حمله و دفاعی است، احتمالاً به خلق پیشرفت‌های محسوسی که ممکن است در ورزش‌های رقابتی تأثیرگذار باشد.
با نزدیک شدن همکاری بین DeepMind و لیورپول به پایان، ظرفیت AI در فوتبال بیشتر ظاهر می‌شود و مدیران باشگاه‌ها به آرامی به نقش تغییردهنده آن بیدار می‌شوند. قطعه‌های تعینی همچون ضربه‌های آزاد و پنالتی‌ها داده‌های سازمان‌یافته زمانبر را فراهم می‌کنند که برای AI مناسب هستند – اشاره به سوی چشم‌انداز بعدی برای کاربرد AI در فوتبال است.
معیار‌های فعلی بازار در AI و فوتبال:
همکاری بین DeepMind و باشگاه فوتبال لیورپول به مدل جدیدی از یک اندازه‌گیریکدن روند تکاملی برای یادگیری AI در تجزیه و تحلیل و مدیریت ورزش‌ها پیوسته است. در حال حاضر، بازار تجزیه و تحلیل ورزش به دلیل تقاضای رو به رشد برای ابزارهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها، درخواست‌های تیم‌ها از مختلف ورزش‌ها، از جمله فوتبال، به دنبال کسب مزایای رقابتی از طریق تجزیه و تحلیل عملکرد بازیکن، جلوگیری از آسیب، استراتژی بازی، و حتی جذابیت طرفدار است.
تیم‌ها و لیگ‌ها بیشتر در فناوری‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند تا داده‌های بلادرنگ را که می‌تواند توسط سیستم‌های AI برای بدست آوردن نکات برای تجزیه و تحلیل، شناسایی کنند. علاوه بر این، صنعت شرط‌بندی ورزشی برای پیشگویی نتایج بازی از AI استفاده می‌کند که نیز تأثیرگذار است.
پیش‌بینی‌های AI در ورزش:
انبوه شدن AI در ورزش انتظار می‌رود گسترش یابد، به جای از تجزیه و تحلیل وارد حوزه‌هایی همچون برنامه‌های دوره‌های آموزشی شخصی، پیش‌بینی توسعه بازیکن، ارزیابی ریسک آسیب، و حتی تصمیم‌گیری‌های تاکتیکی در زمان واقعی. این موضوع به افزایش یافتن داده‌های در دسترس از ارتباطات قابل حمل و فناوری سنسور نصب شده در استادیوم‌ها و امکانات آموزشی بر می‌گردد.
چالش‌های کلیدی و اختلافات:
یکی از چالش‌های پیاده‌سازی AI در فوتبال، یا ورزش‌ها به طور کلی، پذیرش و گنجوده شدن آن در راه‌های سنتی ورزش است. مشکوکیت از سوی سنتی‌ترین‌ها، نگرانی‌ها از از بین بردن شغل‌ها، و پذیرش فرهنگی پیشنهادات مبتنی بر فناوری روی هوش بینانه انسانی جایگذاری مهمی را پیش رو می‌گذارد.
همچنین اختلافاتی در خصوص حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، به‌ویژه در صورتیکه داده‌های شخصی از ورزشکاران درگیر شود، مطرح است. علاوه بر این، عدالت و شفافیت در تصمیم‌گیری AI ممکن است مورد سؤال قرار گیرد، به ویژه در خصوص نحوه آموزش الگوریتم‌ها و این که آیا آنها هرگونه تعصب‌های موجود را توسعه می‌دهند یا خیر.
سؤالات کلیدی:
– چطور AI می‌تواند یک لبه رقابتی ارائه دهد بدون آسیب به صدق ورزش؟
– مقیاس‌پذیری راه‌حل‌هایی مانند TacticAI برای باشگاه‌هایی با بودجه‌ها و منابع کوچک چگونه است؟
– آیا استاندارد یکپارچه‌ای برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها در ورزش‌ها برای تسهیل کاربرد AI وجود دارد؟
مزایا و معایب:
مزایای استفاده از AI در فوتبال شامل تصمیم‌گیری بهبود یافته، پیشگیری از آسیب از انتقالات پیش بینانه، و درک عمیق‌تر از دینامیک بازی است که می‌تواند منجر به تاکتیک‌ها و استراتژی‌های بهتری شود.
معایب ممکن ممکن است شامل وابستگی بیش از حد به فناوری، کاستن نقش‌های برای کادر فنی انسانی، مشکلات اخلاقی مربوط به استفاده از داده، و پتانسیل زیرمایه کاری که ورزش را برای بینندگان جذاب می‌کند، موضوع مورد انتقادی قرار گیرد.
اگر علاقه‌مند هستید که در مورد DeepMind و فعالیت‌های آن بیشتر بدانید، می‌توانید به سایت رسمی آنها در این [لینک](https://deepmind.com)، مراجعه نمایید.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره باشگاه فوتبال لیورپول و نقش آن در پیشرفت‌های فناورانه، می‌توانید از طریق این [لینک](https://www.liverpoolfc.com)، به وب‌سایت رسمی آنها دسترسی داشته باشید.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br