HyperAI超神经

방금 끝난 월드컵 예선에서 중국 축구 국가대표팀은 톈진에서 홈구장에서 싱가포르를 4:1로 물리쳤습니다. 이로써 이전 경기에서 앞서 있을 때 상대와 비겼던 아쉬움을 씻어내고 2024년 첫 승리를 거머쥐었습니다. 현재 중국 팀은 C조 2위를 차지하고 있으며 18강 진출의 희망을 이어가고 있습니다.

승리의 기쁨을 만끽하는 한편, 일부 팬들은 경기 데이터를 검토해보니 전체 경기에서 양 팀이 얻은 코너킥 기회의 비율이 10:1이었다는 것을 발견했습니다. 중국 국가대표팀은 크게 앞서나갔지만 골을 성공적으로 넣지 못했습니다. 대신, 빈 골을 놓쳤는데, 정말 아쉽습니다.

사실, 코너킥과 같은 "세트 피스"는 선수들이 고강도 달리기 대결에서 잠깐 방해를 받을 수 있는 상황을 제공할 수 있습니다. 상대 페널티 지역에 병력을 배치하는 것은 종종 감독의 전술을 구현할 수 있는 좋은 기회가 됩니다. 축구 역사상 많은 고전 경기가 그 중요성을 확인시켜 주었습니다.

2019년 5월 7일, 챔피언스리그 준결승 2차전이 안필드에서 열렸습니다. 전반전에 0:3으로 크게 뒤진 이후, 리버풀은 연속으로 3골을 넣었고, 마침내 아놀드의 예상치 못한 코너킥이 어시스트되어 결승골을 완성했습니다.

그때, 아놀드는 코너 플래그 구역에서 멀어지기 시작했습니다. 모두가 그가 사이드에서 샤키리에게 코너킥을 줄 것이라 생각했지만, 그는 빠르게 되받아쳐 페널티 지역에서 오리기에게 코너킥을 찼고, 결국 4:3 역전극을 완성하며 코너킥 전술의 매력을 완벽하게 구현했습니다.

전술을 수립할 때마다 자기 팀의 선수들의 능력적 특성뿐만 아니라, 과거 경기 기록을 바탕으로 상대 팀의 전술적 특성도 종합적으로 고려해야 합니다. 두 가지 모두 코칭 스태프가 방대한 양의 비디오 데이터를 검토하고 세부 사항을 밝혀내야 합니다.

다행히 과학과 기술의 발달로 축구 분야에서는 많은 양의 데이터 자원이 축적되었습니다. 인공지능은 선수의 힘, 속도, 슈팅 정확도 등에 대한 포괄적인 통계와 분석을 실시하고, 이를 바탕으로 데이터 보고서를 생성합니다. 이를 통해 코치는 선수의 강점과 약점을 보다 직관적으로 파악하고, 더욱 집중적인 훈련 계획과 경기 전략을 개발할 수 있으며, 이는 코치와 관리자의 부담을 크게 덜어줍니다.

이를 바탕으로,구글 딥마인드와 리버풀 축구 클럽이 협력해 축구 코칭 인공지능 보조 시스템인 TacticAI를 출시합니다..이 시스템은 기하학적 딥 러닝 방법을 사용하여 예측 및 생성 모델을 통해 전문가에게 코너킥 전술에 대한 통찰력을 제공합니다. 실제 레이아웃과 비교했을 때, TacticAI가 제안한 전술은 90% 사례에서 인간 전문가에게 인식되었습니다.

연구 하이라이트:

* TacticAI가 제안한 전술적 배치는 90%의 모든 사례에서 인간 전문가 평가자에게 선호되었습니다.

* 볼 수신 예측 정확도는 최대 74%로 높고, 슛 성공률은 13% 증가합니다.

* 경기가 중단된 상황에서 세트피스나 기타 활동에 대한 전술적 레이아웃 연구를 위한 참고 자료를 제공합니다.

서류 주소:
https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x
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데이터 세트: 4대 주요 데이터 소스, 모든 측면에서 기능 정보 수집

원본 데이터 세트는 Liverpool FC가 제공한 2020-21, 2021-22, 2022-23 시즌에 프리미어 리그에서 수집한 9,693개의 코너킥으로 구성되어 있으며, 다음 4개의 데이터 소스를 포함합니다.

* 시공간 플레이어 추적 프레임워크 데이터,매 경기마다 경기장에 있는 모든 선수와 공의 위치와 속도가 추적되었습니다.

* 이벤트 스트림 데이터,해당 추적 프레임에서 발생한 이벤트나 동작(예: 패스, 슛, 골)이 주석으로 표시되었습니다.

* 경기 팀 데이터,선수들의 키, 몸무게, 포지션을 포함한 개인 정보가 기록되었습니다.

* 기타 매치 데이터,경기 날짜, 경기장 정보, 필드 길이와 너비가 포함되어 있습니다.

연구자들은 위의 데이터를 검토하고 필터링하여 최종적으로 7,176개의 유효한 코너킥을 얻었습니다. 데이터는 무작위로 샘플링되어 8:2의 비율로 훈련 세트와 검증 세트로 나뉘었으며, 이후의 모든 작업에는 동일한 분할 방법이 사용되었습니다.

데이터 세트 주소:

https://my5353.com/p30375

실험 방법: 기하학적 딥러닝을 통한 코너킥 결과 예측

먼저, 코너킥 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 연구진은 선수들 간의 암묵적 관계를 모델링하고 코너킥 형태를 그래픽으로 표현했습니다.각 노드는 플레이어를 나타내며(위치, 속도, 높이 등의 특징 포함), 모서리는 플레이어 간의 관계를 나타내며, 각 노드는 인접 노드에 메시지를 전달하여 업데이트됩니다.

다음으로, 연구자들은 기하학적 딥 러닝을 사용하고 축구장의 대략적인 대칭성을 활용하여 주어진 상황에 대한 네 가지 가능한 반사(원래, H-플립, V-플립, HV-플립)를 생성하여 주어진 코너킥이 어떻게 처리되었는지 분석했습니다. 그 중 기하학적 딥러닝은 대칭성에서 출발하여 기계 학습에 기하학적 속성을 내장하여 데이터의 본질적인 구조와 변화 패턴을 더 잘 특성화하고 알고리즘의 표현, 일반화 및 일반화 기능을 개선합니다.

마지막으로, 4가지 반사 조합을 모두 코너킥 영역의 그래프 신경망 구조에 적용하고 이를 TacticAI에 전달합니다. TacticAI는 세 가지 예측 및 생성 모델로 구성되어 있으며, 모두 동일한 인코더-디코더 아키텍처를 사용합니다. 인코더는 모든 작업에서 동일한 구조를 갖는 반면, 디코더 모델은 각 벤치마크 작업의 요구 사항에 따라 해당 모양의 출력을 생성합니다.세 가지 모델은 이 연구의 세 가지 벤치마크 작업, 즉 볼 수신 예측, 슛 예측, 전술적 레이아웃 전략 생성에 대응합니다.

요약하자면, 볼 수신 예측에서 TacticAI는 코너킥이 슛으로 이어질지 여부를 71%의 정확도로 예측할 수 있습니다. 연구자들은 슛 예측에서 수비팀의 평균 슛 확률이 실제 코너킥의 경우 약 75%에서 조정 후 약 69%로 떨어졌다는 것을 발견했습니다.공격팀의 슛 확률은 약 18%에서 약 31%로 증가했습니다.

실험적 결론: TacticAI의 실질적 효과에 대한 4가지 사례 연구

TacticAI의 실제 효과를 평가하기 위해 연구진은 데이터 과학자 3명, 비디오 분석가 1명, 코칭 보조원 1명을 포함한 축구 전문가 5명을 초대하여 4가지 사례를 기반으로 TacticAI에 대한 정량적 분석을 실시했습니다.

1. TacticAI가 생성한 코너킥 샘플의 진위성

먼저, 생성된 조정의 현실성을 평가하기 위해 연구진은 데이터 세트를 합성하고 TacticAI가 생성한 합성 코너킥과 실제 코너킥의 차이점을 평가했습니다.

구체적으로, 연구자들은 각 샘플이 수동으로 진짜로 평가된 경우 +1점을 부여하고 그렇지 않은 경우 0점을 부여했습니다. 각 샘플에 대한 5명의 평가자의 평균 점수를 계산했습니다.실제 코너킥과 생성된 코너킥의 평균 평가에는 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났습니다(z = -0.34, p > 0.05). 따라서 TacticAI가 생성한 코너킥 샘플은 진짜입니다.
z와 p는 통계학에서 가설 검정에 일반적으로 사용되는 통계적 지표입니다.

2. TacticAI는 수신자의 신뢰도를 예측합니다.

(B.1) 샘플의 상위 3개 정확도에 대한 어획량 예측 분포
(B.2) 각 샘플의 평균 점수에 대한 해당 히스토그램

두 번째로, 수신기 예측의 경우, TacticAI의 처음 3개 예측에 수신기가 1명 이상 등장하면 검토자는 TacticAI의 예측을 +1로 평가하고, 그렇지 않으면 0으로 평가했습니다.

연구자들은 샘플 포수들의 예측 평점을 평균화한 후, 실제 샘플과 생성된 샘플에 대한 예측 포수들의 평균 평점에 통계적으로 유의미한 차이가 없다는 것을 발견했습니다(z = 0.97, p > 0.05).

평가자마다 캐치 예측 평가에 개인차가 있지만, 이 경우 TacticAI는 여전히 상위 3위 안에 드는 높은 정확도를 유지할 수 있었습니다. 이는 포수 예측 작업에 대한 높은 신뢰도를 보여줍니다.

3. 코너킥 검색을 위한 TacticAI의 효과

셋째, 전문가들은 TacticAI가 검색한 코너킥과 참조 코너킥 사이의 유사성 분석을 실시하고, 코너킥이 유사하면 +1, 그렇지 않으면 0으로 점수를 매깁니다.

마침내 그것을 발견했습니다평가자 간 평가 분포에는 유의미한 차이가 없었으며, 이는 TacticAI가 코너형 슛을 회수하는 능력의 효과성에 대해 평가자 간에 높은 수준의 의견 일치가 있음을 나타냅니다(F1,4 = 1.01, p > 0.1).
F1,4, p는 일관성이나 유의미한 차이가 없음을 판단하는 데 사용되는 통계적 지표입니다.

4. TacticAI의 전략 조정의 실용성

마지막으로 연구진은 실제 상황에서 플레이어 조정에 대한 TacticAI의 권장 사항의 실용성을 평가했습니다. 구체적으로, 각 리뷰어에게 50가지 전술 조정과 그에 해당하는 실제 코너킥 설정이 제공되었고, 리뷰어들은 각 조정이 전술을 상당히 개선하는 것으로 +1, 상당히 악화시키는 것으로 -1, 유의미한 차이를 만들지 않는 것으로 0을 평가했습니다.

결과는 5명의 심사위원의 평균 점수가 0.7 ± 0.1임을 보여주었습니다. 그 중 인간 검토자는 TacticAI의 권장 사항인 90%가 유리하다고 판단했습니다. 또한, 그들의 평가는 매우 일관성이 있었습니다(F1,4 = 0.45, p > 0.05).이는 이러한 유용성이 인간 전문가들 사이에서 널리 인식되고 있음을 시사합니다.

요약하자면, TacticAI는 세 가지 벤치마크 작업을 효율적으로 완료할 수 있으며 코너킥 예측, 회수 및 전술 조정에 실질적으로 효과적입니다.

기존 축구 패턴을 깨는 AI, 새로운 시대의 '선두주자'로 부상

미래학자이자 트렌드 분석가인 리하르트 반 호이동크는 이렇게 말한 적이 있습니다. "현세대의 모든 행동과 경험에는 어떤 형태로든 기술적 요소가 포함됩니다. 현세대와 미래 세대 모두에게 스포츠를 매력적으로 유지하기 위해서는 기술을 지속적으로 통합하는 것 외에는 다른 선택의 여지가 없습니다."축구계의 기술 혁신에 주목하면, AI가 더 이상 단순히 코칭팀의 비밀 무기가 아니라는 사실을 알아내는 것은 어렵지 않습니다. 그것은 어디에나 있는 영향력으로 축구 산업 전체의 구조를 조용히 바꾸고 있습니다.

선수 선발부터 일일 훈련, 전략 수립까지, 우리는 점점 더 많은 링크에서 AI를 볼 수 있습니다. 예를 들어:

* 2022년 월드컵을 위해 아디다스가 디자인하고 제작한 경기용 공, 알리흘라(Al Rihla)내장된 관성 측정 장치는 축구공의 킥 포인트를 정확하게 감지할 수 있습니다. 선수의 신체 추적 데이터와 공 추적 데이터를 결합하여 오프사이드 위치에 있는 공격자가 공을 터치하는지 여부를 모니터링할 수 있습니다. (자세한 보고서를 보려면 클릭하세요: 4골 1점, 아르헨티나의 패배 뒤에 숨은 기술과 노력)

* AiSCOUT, AI 기반 스카우팅 플랫폼 출시이는 전통적인 선수 선발 메커니즘의 지리적, 자원적 제약을 깨고 스카우트들에게 축구 선수의 운동 능력, 인지 능력, 기술 능력 등에 대한 데이터를 제공함으로써 스카우트들이 선수를 더욱 정확하게 선발할 수 있도록 해줍니다.

* Zone7, AI 선수 부상 예측 플랫폼 출시인공지능을 사용하여 선수의 부상을 파악하고 예측하면 선수와 코치가 최적의 움직임과 부상 위험 간의 최적의 균형을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

* ChyronHego, AI 지원 심판 플랫폼 출시AI 기반 볼 추적, 팔다리 추적 및 골격 모델링 기술을 통해 심판의 "독수리 눈"이 "전자 눈"으로 업그레이드되어 중요한 패스 순간에 선수의 팔다리 위치를 정확하게 포착하여 심판이 더 정확하고 시기적절한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

선수 발굴과 부상 예방부터 심판과 코칭 보조원까지 AI는 축구의 모든 측면으로 확산되었습니다. 전례 없는 축구 지능의 시대가 도래합니다. 클럽 간의 '빈부 격차'가 선수들의 정기 훈련에 사용되는 AI 내용에 영향을 미쳐 팀 간의 마태오 효과를 심화시킬까? 저는 전체 생태계에 참여하는 모든 당사자가 좀 더 신중하게 생각해야 한다고 생각합니다.

참고문헌:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/447351207
https://zhidao.baidu.com/question/161044184.html
https://soft.zhiding.cn/software_zone/2022/0622/3141934.shtml

https://www.sports-idea.com/news/12456.html
https://www.sohu.com/a/624410973_100111861