Il sistema può prevedere l’esito dei calci d’angolo e fornire suggerimenti tattici realistici e accurati nelle partite.
Le squadre di calcio cercano sempre di avere un vantaggio sugli avversari. Che si tratti di studiare la suscettibilità dei giocatori agli infortuni o le tattiche degli avversari, le squadre esaminano una serie di dati per avere le migliori possibilità di vittoria.
Potrebbero voler aggiungere al loro arsenale un nuovo assistente AI sviluppato da Google DeepMind. Questa nuova tecnologia è in grado di suggerire tattiche per i calci piazzati persino migliori di quelle create dagli allenatori professionisti dei club.
Il sistema, chiamato TacticAI, funziona analizzando un set di 7.176 calci d’angolo battuti dai giocatori del Liverpool FC, una delle più grandi squadre di calcio del mondo.
I calci d’angolo vengono assegnati alla squadra in attacco quando il pallone supera la linea di porta dopo aver toccato un giocatore della squadra in difesa. In uno sport così fluido e imprevedibile come il calcio, i calci d’angolo, come i calci di punizione e i rigori, sono rari momenti del gioco in cui le squadre possono provare giocate preordinate.
TacticAI utilizza modelli di intelligenza artificiale predittivi e generativi per convertire ogni scenario di calcio d’angolo – come un attaccante che segna un gol o un difensore avversario che intercetta il pallone e lo restituisce alla propria squadra – in un grafo, e i dati di ogni giocatore in un nodo dello stesso grafo, prima di modellare le interazioni tra ogni nodo. Il lavoro è stato pubblicato oggi su Nature Communications.
Utilizzando questi dati, il modello fornisce raccomandazioni su dove posizionare i giocatori durante un calcio d’angolo per dare loro, ad esempio, le migliori possibilità di segnare un gol o la migliore combinazione di giocatori da mettere davanti. Può anche cercare di prevedere gli esiti di un calcio d’angolo, ad esempio se verrà effettuato un tiro o quale giocatore avrà più probabilità di toccare la palla per primo.
Il vantaggio principale è che l’assistente AI riduce il carico di lavoro degli allenatori, afferma Ondřej Hubáček, un analista della società di dati sportivi Ematiq specializzato in modelli predittivi, che non ha lavorato al progetto. “Un sistema di intelligenza artificiale può analizzare i dati in modo rapido ed evidenziare gli errori che una squadra sta commettendo: questo è il valore aggiunto che si può ottenere dagli assistenti di intelligenza artificiale”, afferma.
Per valutare i suggerimenti di TacticAI, GoogleDeepMind li ha presentati a cinque esperti di calcio: tre data scientist, un analista video e un assistente allenatore, tutti dipendenti del Liverpool FC. Questi esperti non solo hanno faticato a distinguere i suggerimenti di TacticAI dagli scenari di gioco reali, ma hanno anche favorito le strategie del sistema rispetto alle tattiche esistenti nel 90% dei casi.
Questi risultati suggeriscono che le strategie di TacticAI potrebbero essere utili per gli allenatori umani nelle partite reali, afferma Petar Veličković, ricercatore presso GoogleDeepMind che ha lavorato al progetto. “I top club sono sempre alla ricerca di un vantaggio e credo che i nostri risultati indichino che tecniche come queste probabilmente diventeranno parte integrante del calcio moderno”, afferma.
I poteri di previsione di TacticAI non si limitano ai calci d’angolo: lo stesso metodo potrebbe essere facilmente applicato ad altri calci piazzati, al gioco in generale durante la partita o anche ad altri sport, come il football americano, l’hockey o la pallacanestro, afferma Veličković.
“Finché c’è uno sport di squadra in cui si crede che la modellazione delle relazioni tra i giocatori sia utile e si dispone di una fonte di dati, è applicabile”, spiega.
Foto di copertina: un’illustrazione di come la TacticAI potrebbe essere integrata nel processo di sviluppo delle tattiche di calcio nel mondo reale. GOOGLE DEEPMIND
