افتح ملخص المحرر مجانًا
رولا خلف، محررة الفايننشال تايمز، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية.
طورت Google DeepMind نموذجًا أوليًا لتكتيكي كرة القدم بالذكاء الاصطناعي بالتعاون مع نادي ليفربول في الدوري الإنجليزي الممتاز، في أحدث دفعة لاستخدام التكنولوجيا لإتقان المد والجزر في الرياضات ذات الأموال الكبيرة.
إن التحسينات التي اقترحها المدرب المحوسب على مواقع اللاعبين في الركلات الركنية – وهي مصدر محتمل كبير للأهداف – حظيت في الغالب بموافقة الخبراء البشريين، وفقًا لورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature Communications يوم الثلاثاء.
وقالت DeepMind، التي استخدمت سابقًا خوارزمياتها لحل ألعاب الطاولة الصعبة مثل Go، إن الأنماط التي تظهر في الملاعب الرياضية يمكن أن تقدم أيضًا دروسًا حول كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى مثل الروبوتات وتنسيق حركة المرور.
على أرض الملعب، يعكس نظام TacticAI الخاص بالشركة الإمكانيات والقيود الحالية للجهود المكثفة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لاكتساب ميزة رياضية تتجاوز تلك التي توفرها طرق تحليل البيانات الحالية.
تعد التكنولوجيا بفوائد في التخطيط للمواقف ذات نقاط البداية التي يمكن التنبؤ بها، مثل الزوايا. وتتمثل المهمة الأوسع في تطبيقها على التنوع الأكثر ثراءً في اللعب المفتوح.
قال بيتار فيليكوفيتش، الباحث في شركة DeepMind والمؤلف المشارك في ورقة Nature: “الأمر المثير في الأمر من منظور الذكاء الاصطناعي هو أن كرة القدم هي لعبة ديناميكية للغاية بها الكثير من العوامل غير الملحوظة التي تؤثر على النتائج”. “إنها مشكلة صعبة حقًا.”
مشروع DeepMind هو نتاج ثلاث سنوات من العمل مع ليفربول على نشر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك في مجالات مثل ركلات الجزاء والتنبؤ بحركات اللاعبين.
يستخدم أحدث نموذج من DeepMind التعلم الهندسي العميق على مجموعة بيانات تضم 7176 ركلة ركنية من الدوري الإنجليزي الممتاز بين عامي 2020 و2023. تمثل الركلات الركنية فرصة كبيرة للفرق المهاجمة: إلى جانب ما يسمى بالركلات الثابتة الأخرى، مثل الركلات الحرة، تمثل حوالي 30 في المائة من جميع الأهداف.
قامت TacticAI بتحليل النتائج من الركلات الركنية مع تشكيلات مختلفة من اللاعبين، باستخدام معايير مثل من استلم الكرة وما إذا كان قادراً على التسديد. ثم اقترحت تحسينات موضعية وقيمت مدى معقوليتها وفائدتها في دراسة حالة عمياء أجراها خمسة خبراء في ليفربول: ثلاثة علماء بيانات ومحلل فيديو ومساعد تدريب واحد.
وقال الباحثون إن الخبراء لم يتمكنوا من التمييز بين السيناريوهات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ومواقف المطابقة الفعلية، مفضلين نصيحة TacticAI بنسبة 90 في المائة من الوقت على الاستراتيجيات الحالية. وقالت الصحيفة إن هذا أظهر أن الأداة “تقدم بسهولة اقتراحات مفيدة وواقعية ودقيقة”.
لم يستجب ليفربول لطلب التعليق حول ما إذا كان قد نفذ أيًا من التغييرات المقترحة من TacticAI، حيث يسعى المدير الفني يورغن كلوب لإنهاء فترة ولايته بشكل جيد بالألقاب في مايو المقبل.
أصبح استخدام تحليل البيانات لتحسين النتائج في الرياضة أكثر تعقيدًا منذ أن لفت مايكل لويس اهتمامًا واسع النطاق إليه في كتابه الصادر عام 2003. Moneyball: فن الفوز في لعبة غير عادلة روى لويس كيف استخدم فريق أوكلاند لألعاب القوى للبيسبول مقاييس جديدة لسمات اللاعب للتنافس ضد منافسين يتمتعون بتمويل أفضل.
لقد أثارت قدرات الذكاء الاصطناعي المتنامية الآن الاهتمام باستخداماته المحتملة في جميع أنحاء الرياضة. قامت الرابطة الوطنية لكرة القدم الأمريكية وشركة أمازون ويب سيرفيسز بتطوير أداة صحية للاعبين تُعرف باسم “الرياضي الرقمي”، والتي يأملون أن تكون قادرة في الوقت المناسب على التنبؤ بالإصابات ومنعها.
وقال سودارشان جوبالاديسيكان، مدير استخبارات كرة القدم في فريق أتالانتا الإيطالي، إن مشاريع مثل TacticAI تعطي أدلة حول كيفية تطور الذكاء الاصطناعي في كرة القدم.
وقال: “هذه هي الطريقة التي يمكن أن يساعدنا بها الذكاء الاصطناعي في التعامل مع كرة القدم بطريقة مجزأة أو قاطعة – بدلاً من التفكير في أنها مجرد تدفق كبير مستمر ولا نعرف ما الذي يحدث”.
