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未來的世界杯冠軍教練很可能是人工智能

誰會在未來的足球運動中扮演最關鍵的角色?隊員還是教練?也許可能是人工智能。

人工智能是為教練和經理提供球賽更深入理解的強大工具之一。

在本屆世界杯之前的2013/2014賽季,已經有研究機構使用人工智能,對西班牙足球聯賽20支球隊的傳球策略,進行了詳細分析。它讓人們對西甲球隊的戰略戰術有了獨特的見解。

人工智能通過分析比賽的影片片段,獲取了豐富的場上球員的資訊,包括球員在球場的跑位,他們之間的距離以及每個傳球所花費的時間的資訊。

通過機器學習,能夠研究整個賽季中超過30萬次的單人傳球,並確定球隊使用的數百種戰術模式。同時,數據也統計出這些模式是否發生在多場比賽中。

算法顯示,2013/2014賽季,巴塞隆納和皇馬分別有超過100次重複的關於傳球的戰術模式,分別為151次和180次,並且都是在自己的半場;而贏得當年聯賽冠軍的馬德裡競技隊,則只有31次。

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成功的秘訣?

密歇根大學體育管理教授史蒂芬·斯曼斯基說,戰術的不可預測性更強,可能正是馬德裡競技隊有在那個賽季取得成功的原因。

“如果我是一個俱樂部,我甚至可以說我們不想要更多的傳球戰術,重複次數越少越好。”他說。 “另外,很多球星之所以讓對手害怕,是你永遠不知道他下一步會往哪裡走。”

它同時表示,人工智能能夠幫助教練更好地理解對手球隊的戰略,了解一支球隊的戰術,以及他們在賽季中可能如何變化;甚至還可以幫助教練更好地決定他們的球員應該如何標記對手,以及在他們自己的戰術中哪種最有可能得到回報。

更重要的是,教練還可以檢查自己的球員是否在遵從比賽計劃。加爾馬蒂指出,人工智能的另一個好處是,教練不必花費很長時間研究遊戲錄像 ——機器學習可以為他們挑選出關鍵的時刻和戰術。

最好的團隊已經在研究數據分析如何幫助他們更好地打比賽。例如,拜仁慕尼黑和霍芬海姆已經與德國軟體巨頭SAP合作,在每場比賽後獲得球隊詳細的表現評估。

SAP的系統同樣使用機器學習來梳理匹配數據,但也包含分析師手動注釋的評估。這些人工評估,主要是為了指出球隊在比賽特定時刻的表現如何,以訓練人工智能得以用人類教練的方式理解數據。

SAP發言人詹斯威特科夫說:“如果你攻的很猛,我們可以發現這種打法的後果。” “或者,如果你打得更像拜仁慕尼黑並且掌握很多控球時間,你的受傷幾率會更小嗎?”

他表示,他們的目標,是在半場時間內,就能為它的球隊客戶們提供像這樣的分析。

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在其他運動中的應用

不僅是足球領域,人工智能正在滲透到各種團隊運動項目中。

在芬蘭,一家名為SportIQ的初創公司,開發了用於冰球運動員的可穿戴設備——和一個與可穿戴設備連接的冰球,可將位置數據傳送給體育場內設定的無線電接收器。

公司首席執行官哈利霍特表示,該系統能夠在比賽過程中加深戰術洞察力。

“我們有海量的數據,並且會實時分析它們。”他說。 “我們可以隨時知道哪個球員在持球。”

如是可以將模式識別應用於數據,以便識別何時發生攻擊性或防禦性比賽策略以及它們的成功概率。 霍特希望得到芬蘭職業冰球聯盟的批準,在即將到來的賽季中使用SportIQ的技術。

在美國,另一家名為Second Spectrum的公司創建了一套籃球模式識別系統。它不僅可以了解球員的位置,還可以了解各種類型的進攻性策略,例如擋拆,以及球員完成投籃的可能性。

“最近幾個賽季,幾乎每個NBA總冠軍的競爭者都在使用我們的軟體。”Second Spectrum首席執行官拉吉夫·馬什瓦蘭表示。

美式橄欖球也正在採用這一策略。俄勒岡州立大學的電腦科學家艾倫·芬曾參與了一個開發人工智能以分析比賽的項目。他說人工智能仍然需要更好地挑選出教練員所需的戰略模式,但他相信他們的研究工作有遠大的未來。

“我認為這必將徹底改變體育運動。”他說。 “每隔20年,大多數體育運動都會發生革命性變革。”他補充說,人工智能具有這種潛力。

來源:http://www.gongchang.fund/news-detail-18614.html

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