الذكاء الاصطناعي يغير تحليل كرة القدم إلى الأبد. هل يمكن أن يصبح المدربون عفا عليهم الزمن؟

لقد غيَّر قسم علوم الكمبيوتر في جامعة بريجهام يونج إلى الأبد كيفية تخطيط وتنفيذ تحليل أشرطة مباريات كرة القدم.

يعد هذا التغيير خطوة مهمة لأنه حجر الأساس لاستراتيجيات الفوز باللعبة. الابتكار يأتي من دي جي. لي، أستاذ ومدير مختبر الرؤية الروبوتية في قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة بريجهام يونغ (BYU)، الذين - إلى جانب الباحثين جاكوب نيومان، وأندرو سومسيون، وشاد توري - ربما قاموا للتو بتزويد مدربي كرة القدم بمساعد الأحلام الذي يمكنه إكمال التحليل بشكل لا مثيل له. آخر.

أيضًا: لماذا يمكن أن يكون نجم اتحاد كرة القدم الأميركي التالي عالم بيانات؟

يستخدم هذا الحل الرائد التعلم الآلي والشبكات العصبية ورؤية الكمبيوتر لتوفير مئات الساعات من العمل الشاق في وضع علامات على لاعبي الفريق المضيف والخصم، وتتبع تحركاتهم وتحديد التشكيلات بدقة التي يمكن أن تفيد الإستراتيجية المضادة.

كرة القدم، كما تعلم على الأرجح، هي لعبة تعيش فيها الفرق وتموت وفقًا لاستراتيجياتها. تساعد هذه الأهمية في تفسير سبب عدم رغبة اتحاد كرة القدم الأميركي في أن تشبه عملية البحث عن الخصم أحد أفلام التجسس المثيرة أثناء الحرب الباردة. "دليل عمليات اللعبة" تنص على أنه "لا يُسمح باستخدام أجهزة تسجيل الفيديو من أي نوع في مقصورة المدربين أو في الملعب أو في غرفة تبديل الملابس أثناء المباراة".

أيضًا: سيغير نظام الذكاء الاصطناعي هذا تجربتك تمامًا في الأحداث الرياضية

لا يوجد أجهزة؟ لا مشكلة. تعد عملية جمع المعلومات أمرًا بالغ الأهمية للحصول على ميزة تنافسية الكشافة ماكرة يجلسون في المدرجات مع مناظير مدربة على المدربين ومساعديهم، في محاولة يائسة لاكتشاف حركات اليد والإيماءات التي يمكن أن تقدم أي فكرة عن خططهم. (على ما يبدو، لا يوجد دليل موثوق على نجاح هذا النهج، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أنه من دون الفيديو، من الصعب جدًا إجراء المكالمات بشكل صحيح، خاصة مع استخدام جميع المكالمات المزيفة).

ويعني عدم النجاح هذا أن تحليل أشرطة اللعبة هو الخيار الوحيد المتاح.

إن طبيعة التوقف والبدء في كرة القدم، والتي غالبًا ما تتضمن مسيرة تدريجية وثابتة في الملعب بأنواع مختلفة من التشكيلات، هي طبيعة تختلف بشكل أساسي عن الرياضات الأكثر مرونة وحرية التدفق مثل كرة القدم - ولكن الطبيعة الإستراتيجية لكرة القدم تجعلها مثالية أيضًا تحليل.

الواجبات المنزلية لا تنتهي أبدا

في كرة القدم، يحصل المدربون ولاعبوهم على فرص منظمة لا حصر لها لتنفيذ مختلف الأمور استراتيجيات في كل ضربة وصياغة تكتيكات محددة لكل لعبة، سواء كنت في الدفاع أو جريمة.

إذا قمت بواجبك المنزلي بشكل جيد، وقدمت لك اللقطات بعض الأفكار الفريدة، فلديك فرصة لاستخدامها لخداع الجانب الآخر.

لاعب كرة القدم المخضرم وكشاف اتحاد كرة القدم الأميركي مارك ليليبريدج، محادثات حول كيف اكتشف فريقه، من خلال مشاهدة الأشرطة بشكل متكرر، كيف اكتشف ظهير معين ومخيف في فريق منافس لقد طور حكاية - أو عادة - "لرفع رقبته قليلاً للحصول على منظر للاعب الذي كان على وشك منعه."

أيضًا: يمكن لروبوت الدردشة AI هذا تلخيص أي ملف PDF والإجابة على الأسئلة التي لديك حول هذا الموضوع

يسجل هذا النوع من الغطاسات نقاطًا ويفوز بالمباريات ويصقل الحياة المهنية. يقول ليليبريدج: "ليس هناك شيء أفضل من أن تكون متأكدًا بنسبة 90% من المسرحية التي سيتم تشغيلها".

يشرح هذا النوع من الرؤية لماذا، حتى اليوم، يبدأ اللاعبون استعداداتهم للمباراة التالية من خلال مشاهدة لقطات من المباراة واحدة انتهت للتو، إما معًا أو في وحداتهم المنفصلة حتى يتمكنوا من الاستعداد لاستراتيجيات مثل التمريرات السريعة و الهجمات الخاطفة. تسمح العديد من الفرق للاعبيها بتنزيل اللقطات على أجهزة iPad الخاصة بهم من أي مكان تقريبًا.

لكن اللقطات في حد ذاتها لا تجعل اللاعب منتصرا. يتم العمل الحقيقي الشاق في الأقسام التي تم إنشاؤها لإنشاء أشرطة الألعاب.

هناك، يتعين على أفراد الفريق التعرف بشكل صحيح على اللاعبين من الفرق المنافسة ومواقعهم ومواقعهم وتحركاتهم، بالإضافة إلى التشكيلات الهجومية والدفاعية.

ثم يحتاجون بعد ذلك إلى إبداء ملاحظات ثاقبة حول كل شيء بدءًا من الاستراتيجيات الشاملة التي يستخدمها مدرب المعارضة وصولا إلى التفاصيل الدقيقة حول تحركات اللاعب واتجاهاته، بحيث يمكن أن تكون التدابير المضادة فقس.

أيضًا: يمكن أن يساعد مشروع التعلم الآلي هذا في إعادة تشغيل السيارات ذاتية القيادة مرة أخرى

يتضمن هذا المستوى من التحليل الكثير من الساعات. هناك 55 لاعبًا في قائمة كل فريق و32 فريقًا في الدوري. إذا كنت تقوم أيضًا بفحص الأشرطة تاريخيًا - بالنظر إلى المسرحيات من السنوات السابقة لإضافة المزيد من العمق إلى تحليلك - فهذا وقت كافٍ لضمان عدم رؤية ضوء النهار أبدًا.

والأكثر من ذلك، أنه من الصعب الحصول على التحليل الصحيح. يُعد إعداد شريط اللعبة عملاً شاقًا، خاصة بالنسبة للبشر. أما بالنسبة للتعلم الآلي، فهو أمر سهل للغاية.

الأمر كله يتعلق بالزوايا

عندما بدأ الفريق الهندسي في جامعة BYU في النظر إلى أشرطة كرة القدم الخاصة بكليتهم، كان من الواضح بسرعة أن هناك مشكلة كبيرة: لم تكن هناك زوايا ثابتة وقابلة للتطبيق للكاميرا.

على مستوى الكلية، يميل وضع الكاميرا المخصصة للألعاب إلى أن يكون في كل مكان ولا يمكن دائمًا رؤية جميع اللاعبين في الملعب بزاوية كاميرا واحدة. ثم هناك لاعب الوسط الذي يقف أمام الوسط ويمنعه. كما أن لاعبي الدفاع الأقرب إلى خط المشاجرة يعيقهم خط الهجوم أيضًا.

أيضًا: يمكن لهذه التقنية الجديدة أن تدمر GPT-4 وكل شيء مثله

لكي تعمل خوارزمية التعلم الآلي دون عناء وبشكل تلقائي، يجب أن تكون قادرة على الاعتماد عليها الزوايا التي تكون هي نفسها دائمًا في جميع لقطات ألعاب الكلية التي تتضمن BYU أو أيًا منها المعارضين.

لذا، لتوفير الوقت، قرر فريق BYU التوصل إلى إثبات للمفهوم، باستخدام حل قائم على اللعبة بدلاً من انتظار زوايا الكاميرا لفرز نفسها.

وقال لي لـ ZDNet: “لقد عثرنا بعد ذلك على حل – لعبة فيديو Madden 2020 NFL”. "إنه في الواقع يسمح لك بوضع عرض الكاميرا في مجموعة متنوعة من الأماكن المختلفة ويمنحنا التحكم والاتساق الذي تحتاجه الخوارزمية."

كان عرض الكاميرا الذي أثبت أنه الأكثر فائدة هو منظر علوي، منظور علوي، حيث يمكن رؤية جميع اللاعبين تقريبًا. إلى جانب مشاهدات منطقة النهاية التي أظهرت كلا من الهجوم والدفاع، يمكن تغطية كل لاعب باستمرار.

أيضًا:أفضل خدمات البث الرياضي

نجح الحل وتمكنت خوارزمية فريق BYU من تحديد وتصنيف 1000 صورة ومقطع فيديو من اللعبة.

أفاد الباحثون: "لقد حصلنا على دقة تزيد عن 90% في اكتشاف اللاعبين ووضع العلامات عليهم، ودقة بنسبة 84.8% في تحديد التشكيل".

في الواقع، تصل دقة تحديد التشكيل إلى 99.5% إذا تم إسقاط التشكيل I الأكثر تعقيدًا - والذي تم إعاقة مشاهدات العديد من اللاعبين - من الخوارزمية.

وجهة نظر رابحة

إذن، ماذا يعني كل هذا النجاح بالنسبة للمستقبل القريب لتحليل كرة القدم؟ "حسنًا، يمكنك الوصول إلى بث فيديو لألعاب اتحاد كرة القدم الأميركي، وتصفية الإعلانات التجارية والرسوم البيانية التي يضعونها على الشاشة، ولكنها ليست بنفس الكفاءة. قال لي: "إنه عمل أكثر بكثير".

"أنت لا تحتاج حقًا إلى أن تكون لديك رؤية شاملة، أليس كذلك؟ عليك فقط أن تكون في الأعلى، حتى نتمكن من رؤية الميدان بأكمله. وإذا لم تتمكن من الرؤية من الكاميرا العلوية، فيجب أن تكون قادرًا على الرؤية من منطقة النهاية. وأضاف لي: "بمجرد مزامنة كل ذلك، تكون قد بدأت العمل".

أيضًا: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تغيير مسار حياتك المهنية في مجال التكنولوجيا. ماذا تعرف

حسنا خمن ماذا؟ قام اتحاد كرة القدم الأميركي بنشر كل لعبة من مباريات اتحاد كرة القدم الأميركي في الموسم منذ فترة طويلة باستخدام الكل 22 الشكل -- كاميرا مثبتة عالياً عند خط الـ 50 ياردة، حيث يمكنك رؤية كل لاعب في الملعب.

حتى المشجعين المتحمسين يمكنهم الوصول إلى هذه البيانات مقابل 75 دولارًا سنويًا.

مؤتمرات كرة القدم في كلية NCAA بدأت وقد فعلنا نفس الشيء في العام الماضي، لكن المبادرة لا تزال في بداياتها.

بمعنى آخر، ما سمحت به خوارزمية BYU مع Madden 2020 يمكن نقله بسهولة إلى NFL بينما نتحدث - ويجب أن تكون مسألة وقت فقط حتى تحذو فرق الكلية حذوها.

أيضًا:أفضل تطبيقات كرة القدم الخيالية

سألت لي ماذا سيحدث عندما تكون الخوارزميات، مع السيطرة الكاملة على كل استراتيجية، والإستراتيجية المضادة، و قوة اللاعب وضعفه، أصبح مدربًا أكثر فعالية من البشر، حيث يقوم بإرشاد اللاعبين مباشرة عبر الخوذة ميكروفونات.

قال لي: "هذا مخيف". "المدربون أصبحوا عفا عليهم الزمن. ربما هذا ليس بهذه الروعة."