Google डीपमाइंड ने फ़ुटबॉल में कॉर्नर किक्स के लिए एक AI टूल, TacticAI का अनावरण किया

गूगल डीपमाइंड ने अपनी नवीनतम घोषणा की है कृत्रिम होशियारी (एआई) नवाचार – टैक्टिकएआई। एआई सहायक फुटबॉल (सॉकर) कोचों को प्रभावी कॉर्नर-किक रणनीति बनाने में मदद करने के लिए पूर्वानुमानित और जेनरेटिव एआई कौशल का उपयोग करता है। एआई टूल को इंग्लिश प्रीमियर लीग क्लब लिवरपूल एफसी के सहयोग से डीपमाइंड की बहु-वर्षीय साझेदारी के एक हिस्से के रूप में विकसित किया गया था। शोधकर्ताओं ने दावा किया कि फुटबॉल विशेषज्ञों के साथ एक अंधे परीक्षण में, यह पाया गया कि एआई द्वारा साझा की गई रणनीतियां पिछले खेलों में वास्तविक कोनों से अप्रभेद्य थीं।

ए में एआई सहायक का परिचय ब्लॉग भेजा, Google DeepMind ने कहा, “आज, नेचर कम्युनिकेशंस में, हम TacticAI पेश करते हैं: एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणाली जो विशेषज्ञों को पूर्वानुमानित और जेनरेटर AI के माध्यम से, विशेष रूप से कॉर्नर किक पर, सामरिक अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है।” शोध पत्र कॉर्नर किक पर केंद्रित है, फुटबॉल के खेल में एक विशेष सेट-पीस खेल जो तब खेल में आता है जब गेंद बचाव दल के खिलाड़ी को छूने के बाद बायलाइन को पार कर जाती है।

एक बार कॉर्नर-किक दिए जाने के बाद, हमलावर पक्ष का एक खिलाड़ी पिच के कोने से फ्री-किक लेगा, और दोनों पक्षों के अन्य खिलाड़ी खुद को उन स्थानों पर रख सकते हैं, जहां वे उनके लिए फायदेमंद होने की उम्मीद करते हैं। डीपमाइंड के अनुसार, यहीं पर टैक्टिकएआई आता है और गोल करने की संभावना बढ़ाने के लिए हमलावर खिलाड़ियों की स्थिति और रनों पर अंतर्दृष्टि साझा करता है। यह कई मेट्रिक्स के आधार पर गेंद के रिसीवर की पहचान भी करता है।

TacticAI पूर्वानुमानित और जनरेटिव दोनों का उपयोग करता है ऐ अंतर्दृष्टि तैयार करने के लिए. पुराने खेलों में उपयोग की जाने वाली कॉर्नर किक रणनीति के डेटा का उपयोग करके, यह विभिन्न सामरिक पहलुओं जैसे खिलाड़ी की स्थिति, रन, खिलाड़ी की ऊंचाई, रक्षात्मक अंतराल और बहुत कुछ के बारे में सीखता है। फिर, एआई मॉडल एक ज्यामितीय गहन शिक्षण दृष्टिकोण को लागू करके कॉर्नर किक प्ले की भविष्यवाणी करता है। पोस्ट में बताया गया, “हम कॉर्नर किक सेटअप को ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत करके खिलाड़ियों के बीच अंतर्निहित संबंधों को सीधे मॉडल करते हैं, जिसमें नोड्स खिलाड़ियों का प्रतिनिधित्व करते हैं (स्थिति, वेग, ऊंचाई इत्यादि जैसी सुविधाओं के साथ) और किनारे उनके बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं।”

TacticAI में उपयोग की जाने वाली DeepMind की ज्यामितीय वास्तुकला, इसे तीन मुख्य समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है। सबसे पहले, यह भविष्यवाणी करता है कि किसी दिए गए कॉर्नर किक सामरिक सेटअप के लिए क्या होगा। इसमें यह पहचानना शामिल है कि किसके गेंद प्राप्त करने की सबसे अधिक संभावना है, और क्या शॉट का प्रयास किया जाएगा। दूसरा, एक बार नाटक होने के बाद, यह समझने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है कि क्या हुआ था और क्या इसी तरह की रणनीति ने अतीत में अच्छा काम किया है। तीसरा, यह उन समायोजनों का पता लगाता है जिन्हें किसी विशेष परिणाम के लिए करने की आवश्यकता होती है।

गूगल का कहना है कि एक ब्लाइंड टेस्ट में, लिवरपूल एफसी के फुटबॉल विशेषज्ञों ने पाया कि एआई द्वारा दिए गए सुझावों को वास्तविक कोनों से अलग नहीं किया जा सकता है, और 90 प्रतिशत समय उनकी मूल स्थितियों पर उनका समर्थन किया गया। शोधकर्ताओं ने कहा कि टैक्टिकएआई उपयोगी और तैनाती योग्य दोनों है।