Mô hình TacticAI sử dụng 7.176 quả phạt góc của Liverpool để huấn luyện cầu thủ và tư vấn chiến thuật theo thời gian thực ngay trong trận đấu. Trợ lý chiến thuật TacticAI là thành quả sau ba năm hợp tác của đội bóng Liverpool và phòng thí nghiệm Google DeepMind. Trong bài viết công bố trên tạp chí Nature Communications, các nhà nghiên cứu cho biết những chiến thuật của TacticAI được hơn 90%chuyên gia bóng đá yêu thích, trong khi chiến thuật được đưa ra bởi con người chỉ được khoảng 10% đánh giá tốt. Trên blog, Google Deepmind giải thích TacticAI dùng "phương pháp học sâu hình học" để giải quyết ba câu hỏi cốt lõi: Điều gì sẽ xảy ra khi thiết lập chiến thuật đá phạt góc? Các chiến thuật tương tự có hoạt động tốt trong quá khứ không? Làm thế nào có thể điều chỉnh để đạt được một kết quả cụ thể? Ví dụ, hậu vệ có thể được thay đổi vị trí để giảm khả năng thực hiện các cú dứt điểm của đối phương không? Theo các nhà nghiên cứu, việc dự đoán kết quả của các pha đá phạt góc rất phức tạp do tính ngẫu nhiên trong lối chơi của từng cầu thủ và sự biến động liên tục trên sân. Đây cũng là thách thức đối với AI để mô hình hóa dữ liệu về quả phạt góc tiêu chuẩn vàng. TacticAI dùng phương pháp học sâu hình học để phân tích tình huống và đưa ra chiến thuật phù hợp theo thời gian thực. Ảnh: Google DeepMind Dựa trên dữ liệu từ 7.176 quả phạt góc trước đó của Liverpool, TacticAI dự đoán thành công tình huống đá phạt bằng cách trực tiếp mô hình hóa mối quan hệ ngầm giữa các cầu thủ biểu diễn các thiết lập quả phạt dưới dạng biểu đồ. Trong đó các nút đại diện cho các cầu thủ, với đặc điểm như vị trí, vận tốc, chiều cao... và các cạnh thể hiện mối quan hệ giữa họ. Sau đó, AI khai thác tính đối xứng gần đúng của sân bóng. Kiến trúc hình học của TacticAI tạo ra tất cả bốn tình huống có thể xảy ra, từ đó đưa ra dự đoán tiếp theo về các cú sút phạt. Cách tiếp cận này giúp các mô hình có tính tổng quát hơn với ít dữ liệu đào tạo hơn. Theo truyền thống, các nhà phân tích, trợ lý huấn luyện viên thường xem lại video về những trận đấu trong quá khứ để nghiên cứu về chiến thuật của đối thủ. Với AI, mô hình tính toán biển diễn bằng số của người chơi, cho phép chuyên gia tra cứu những thói quen trong quá khứ một cách dễ dàng, hiệu quả. Các nhà nghiên cứu tin TacticAI có thể được dùng để phân tích nhiều chiến thuật khác, ngoài đá phạt góc. Công nghệ này cũng có thể áp dụng cho các môn thể thao và ngành công nghiệp khác. Petar Velickovic, kỹ sư tại Google DeepMind và là một trong những tác giả của nghiên cứu, cho biết: "Hệ thống AI có thể xem xét dữ liệu một cách nhanh chóng và chỉ ra những lỗi mà đội bóng đang mắc phải. Tôi nghĩ đó là giá trị gia tăng cầu thủ có thể nhận được từ trợ lý AI". Velickovic tin những mô hình như TacticAI sẽ trở thành một phần của bóng đá hiện đại và tạo lợi thế quan trọng cho các đội bóng hàng đầu. Thay vì mất công nghiên cứu những chiến thuật cũ của đối thủ, giờ đây cầu thủ, huấn luyện viên có thêm thời gian để sáng tạo lối chơi mới. Patrick Lucey, nhà khoa học trưởng tại Stats Performance, cho rằng AI thực sự tiềm năng khi tạo ra cuộc cách mạng hóa quy trình làm việc trong bóng đá chuyên nghiệp. AI sẽ khó thay thế con người nhưng những ai biết cách dùng nó một cách hiệu quả sẽ tạo được khác biệt. Theo Google DeepMind, TacticAI là hệ thống hoàn chỉnh có thể cung cấp cho huấn luyện viên những hiểu biết sâu sắc, toàn cảnh và chính xác về chiến thuật theo thời gian thực trên sân cỏ. "Hiệu quả của TacticAI cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể được ứng dụng trong bóng đá nhưng chính môn thể thao này cũng dạy chúng ta nhiều điều về AI. Đây là môn thể thao năng động, thử thách mô hình học máy về phân tích dữ liệu, kết hợp nhiều yếu tố từ thể chất đến tâm lý cầu thủ", nhóm nghiên cứu viết. Đội ngũ hy vọng rút ra được nhiều kinh nghiệm trong phát triển công nghệ hỗ trợ hơn, kết hợp chuyên môn của con người và khả năng phân tích của AI để giải quyết nhiều vấn đề của cuộc sống. Khương Nha Adblock test (Why?)Theo Trang Công Nghệ