Google DeepMind ने फुटबॉल में कॉर्नर किक के लिए AI टूल TacticAI का अनावरण किया

गूगल डीपमाइंड इसकी नवीनतम घोषणा की कृत्रिम होशियारी इनोवेशन (एआई) – टैक्टिकएआई। एआई सहायक सॉकर कोचों को प्रभावी कॉर्नर रणनीति विकसित करने में मदद करने के लिए पूर्वानुमानित और जेनरेटिव एआई कौशल का उपयोग करता है। एआई टूल को इंग्लिश प्रीमियर लीग क्लब लिवरपूल एफसी के सहयोग से डीपमाइंड की बहु-वर्षीय साझेदारी के हिस्से के रूप में विकसित किया गया था। शोधकर्ताओं ने दावा किया कि फुटबॉल विशेषज्ञों के साथ एक अंधे परीक्षण में यह पाया गया कि एआई द्वारा साझा की गई रणनीतियां पिछले खेलों के वास्तविक कोनों से अप्रभेद्य थीं।

ए में एआई सहायक की प्रस्तुति ब्लॉग भेजा, गूगल डीपमाइंड ने कहा: “आज नेचर कम्युनिकेशंस में हम टैक्टिकएआई पेश कर रहे हैं: एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली जो पूर्वानुमानित और जेनरेटिव एआई का उपयोग करके विशेषज्ञों को विशेष रूप से कोनों पर सामरिक अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है। शोध पत्र कॉर्नर किक पर केंद्रित है, फुटबॉल में एक विशेष सेट-पीस खेल जो तब खेल में आता है जब गेंद बचाव करने वाली टीम के खिलाड़ी को छूने के बाद हस्ताक्षर रेखा को पार कर जाती है।

एक बार जब कॉर्नर किक प्रदान की जाती है, तो हमलावर पक्ष का एक खिलाड़ी मैदान के कोने से फ्री किक लेगा, और दोनों तरफ के अन्य खिलाड़ी उस स्थिति में जा सकते हैं जो उन्हें लगता है कि उनके लिए फायदेमंद है। डीपमाइंड के अनुसार, यहीं पर टैक्टिकएआई आता है और स्थिति और रन के बारे में जानकारी साझा करता है जो हमलावर खिलाड़ियों को गोल करने की संभावना बढ़ाने के लिए करना चाहिए। यह कई मापों के आधार पर गेंद के रिसीवर की पहचान भी करता है।

TacticAI पूर्वानुमानित और जेनरेटिव दोनों सुविधाओं का उपयोग करता है ऐ अंतर्दृष्टि तैयार करने के लिए. पुराने खेलों में उपयोग की जाने वाली कोने की रणनीति के डेटा का उपयोग करके, यह विभिन्न सामरिक पहलुओं जैसे कि खिलाड़ी की स्थिति, रन, खिलाड़ी की ऊंचाई, रक्षात्मक अंतराल आदि सीखता है। इसके बाद, एआई मॉडल एक ज्यामितीय गहन शिक्षण दृष्टिकोण को लागू करके कॉर्नर किक प्ले की भविष्यवाणी करता है। संदेश में बताया गया है, “हम कोने के विन्यास को ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत करके सीधे खिलाड़ियों के बीच अंतर्निहित संबंधों को मॉडल करते हैं, जिसमें नोड्स खिलाड़ियों का प्रतिनिधित्व करते हैं (स्थिति, गति, ऊंचाई इत्यादि जैसी विशेषताओं के साथ) और किनारे उनके बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं।”

इसलिए TacticAI में प्रयुक्त DeepMind की ज्यामितीय वास्तुकला इसे तीन मुख्य समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है। सबसे पहले, यह भविष्यवाणी करता है कि किसी दिए गए सामरिक कोने के सेटअप के लिए क्या होगा। इसमें यह पहचानना शामिल है कि गेंद प्राप्त करने की सबसे अधिक संभावना किसे है और क्या शॉट का प्रयास किया जाएगा। दूसरा, एक बार जब नाटक का प्रदर्शन हो जाता है, तो ध्यान यह समझने पर केंद्रित हो जाता है कि क्या हुआ था और क्या इसी तरह की रणनीति ने अतीत में अच्छा काम किया है। तीसरा, यह उन समायोजनों की खोज करता है जिन्हें किसी विशेष परिणाम के लिए करने की आवश्यकता होती है।

Google का दावा है कि एक अंधे परीक्षण में, लिवरपूल एफसी फुटबॉल विशेषज्ञों ने पाया कि एआई द्वारा दिए गए सुझाव वास्तविक मोड़ से अप्रभेद्य थे और 90% मामलों में उनकी मूल स्थितियों पर इष्ट थे। शोधकर्ताओं ने कहा कि टैक्टिकएआई उपयोगी और तैनाती योग्य दोनों है।