TacticAI: an AI assistant for football tactics

要約

ライバルチームが実行する戦術の主要なパターンを特定し、効果的な対応を開発することは、現代フットボールの中心にあります。
ただし、アルゴリズム的にこれを行うことは未解決の研究課題のままです。
この満たされていないニーズに対処するために、リバプール FC の分野専門家と緊密に連携して開発および評価された AI サッカー戦術アシスタントである TacticAI を提案します。
コーナーキックはコーチに介入と改善のための最も直接的な機会を提供するため、私たちはコーナーキックの分析に焦点を当てています。
TacticAI には予測コンポーネントと生成コンポーネントの両方が組み込まれているため、コーチはコーナーキックのルーチンごとに代替選手のセットアップを効果的にサンプリングして検討し、予測された成功の可能性が最も高い選手を選択できます。
私たちは、レシーバーとシュート試行の予測、プレーヤーの位置調整の推奨など、多数の関連するベンチマーク タスクで TacticAI を検証します。
TacticAI の有用性は、リバプール FC のサッカー分野の専門家と実施した定性的調査によって検証されています。
私たちは、TacticAI のモデル提案が実際の戦術と区別できないだけでなく、90% の確率で既存の戦術よりも好まれること、および TacticAI が効果的なコーナーキック検索システムを提供することを示します。
TacticAI は、入手可能なゴールドスタンダード データが限られているにもかかわらず、幾何学的な深層学習を通じてデータ効率を達成し、これらの結果を達成しました。

要約(オリジナル)

Identifying key patterns of tactics implemented by rival teams, and developing effective responses, lies at the heart of modern football. However, doing so algorithmically remains an open research challenge. To address this unmet need, we propose TacticAI, an AI football tactics assistant developed and evaluated in close collaboration with domain experts from Liverpool FC. We focus on analysing corner kicks, as they offer coaches the most direct opportunities for interventions and improvements. TacticAI incorporates both a predictive and a generative component, allowing the coaches to effectively sample and explore alternative player setups for each corner kick routine and to select those with the highest predicted likelihood of success. We validate TacticAI on a number of relevant benchmark tasks: predicting receivers and shot attempts and recommending player position adjustments. The utility of TacticAI is validated by a qualitative study conducted with football domain experts at Liverpool FC. We show that TacticAI’s model suggestions are not only indistinguishable from real tactics, but also favoured over existing tactics 90% of the time, and that TacticAI offers an effective corner kick retrieval system. TacticAI achieves these results despite the limited availability of gold-standard data, achieving data efficiency through geometric deep learning.

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