Premier Lig maçlarından elde edilen veriler üzerinde eğitilen bir yapay zeka modeli, futbol antrenörlerinin köşe vuruşlarına saldırmak veya savunmak için taktikler geliştirmelerine yardımcı oldu. Uzmanlar taktkleri gerçeğinden ayırt edemedi
Bir yapay zeka modeli, futbol maçlarında köşe vuruşlarının sonucunu tahmin edebildi ve antrenörlerin bir oyuncunun kaleye şut çekme olasılığını artıran veya azaltan taktikler tasarlamasına yardımcı oldu.
Google DeepMind’dan Petar Veličković ve meslektaşları, Liverpool Futbol Kulübü ile üç yıllık bir araştırma işbirliğinin bir parçası olarak TacticAI adlı aracı geliştirdi.
KÖŞE VURUŞLARI YAPAY ZEKA İLE ARTIK DAHA TEHLİKELİ
Köşe vuruşları, top kale çizgisi üzerinden oyun dışına çıktığında verilir ve hücum eden takım için iyi bir skor fırsatı olabiliyor.
Bu nedenle, futbol antrenörleri çeşitli senaryolar için ayrıntılı planlar geliştiriyor. Bu da oyuncuların bunları maçlardan önce öğrenmelerine olanak sağlıyor.
OYUNCULARIN POZİSYON İÇİNDEKİ KONUMU, BOY VE KİLOLARI İNCELENDİ
TacticAI, İngiltere’nin 2020-2021 Premier Lig sezonundaki 7176 köşe vuruşundan elde edilen ve her oyuncunun zaman içindeki pozisyonu ile boy ve kilolarını içeren veriler üzerinde eğitildi.
Köşe vuruşu yapıldıktan sonra hangi oyuncunun topa ilk dokunacağını tahmin etmeyi öğrendi. Testlerde, topu alan oyuncu yüzde 78 oranında TacticAI’nin ilk üç adayı arasında yer aldı.
OYUNCULARIN HER HAREKETİ ANALİZ EDİLDİ
Antrenörler, yapay zekayı kullanarak belirli bir oyuncunun topu alma ve bir takımın kaleye şut çekme şansını en üst düzeye çıkaran veya en aza indiren korner atma veya savunma taktikleri oluşturabildi
Ayrıca model, gerçek köşe vuruşu örneklerini araştırarak, ardından istenen sonuca ulaşmak için taktiklerin nasıl değiştirileceğine dair öneriler sunuyor.
LİVERPOOL’UN FUTBOL UZMANLARI GERÇEĞİNDEN AYIRT EDEMEDİ
Kör bir testte, Liverpool’dan futbol uzmanları yapay zeka tarafından üretilen taktikleri insan tarafından tasarlanan taktiklerden ayırt edemediler ve yüzde 90 oranında yapay zeka tarafından üretilen taktikleri tercih ettiler.
Ancak Veličković, yeteneklerine rağmen TacticAI’nin hiçbir şekilde insan koçları işsiz bırakmayı amaçlamadığını söylüyor. “İnsanların yerini alacak bir sistemden ziyade, onların yeteneklerini artıran ve onlara işlerinin yaratıcı kısmı için daha fazla zaman bırakan yapay zeka sistemlerini güçlü bir şekilde destekliyoruz” diyor.
Veličković, araştırmanın spor dışında da daha geniş uygulamaları olduğunu söylüyor. “Eğer futbol oyununu modelleyebilirsek, insan psikolojisinin çeşitli yönlerini daha iyi modelleyebiliriz” dedi ve ekledi;
“Yapay zekalar daha yetenekli hale geldikçe, özellikle belirsizlik altında dünyayı daha iyi anlamaları gerekecek. Sistemimiz belirsizlik altında karar verme ve önerilerde bulunma yeteneğine sahip.
Bunlar gelecekteki yapay zeka sistemlerine aktarılabileceğine inandığımız beceriler, bu yüzden iyi bir kanıtlama zemini.”