p>Стало известно, что футбольный клуб «Ливерпуль» объединил усилия с командой разработчиков принадлежащей Alphabet компании DeepMind с целью изучить возможности использования искусственного интеллекта в мире футбола. Результаты совместной работы опубликованы в журнале Journal of Artificial Intelligence Research.

В последние годы объём данных, доступных в футболе, значительно увеличился за счёт разнообразных датчиков, GPS-трекеров и алгоритмов компьютерного зрения, которые используются для слежения за движением мяча и перемещениями игроков по полю. Обилие данных означает, что для их анализа могут использоваться передовые технологии.

Исследование показало, что футбольные команды могут использовать нейронные сети для выявления закономерностей, которые не может заметить тренер. Отмечается, что футбол предлагает для DeepMind ограниченную, но сложную среду для тестирования алгоритмов. «Игра, подобная футболу, очень интересна, потому что здесь много агентов, есть аспекты конкуренции и сотрудничества. В отличие от шахмат или го, футболу присуща неопределённость, потому что в него играют в открытом мире», — считает один из исследователей из DeepMind Карл Туйлс (Karl Tuyls).

Неопределённость не означает, что нельзя делать прогнозы в футболе, и это одна из областей, где ИИ-алгоритм может оказаться наиболее полезным. Например, можно обучить нейросеть на данных о конкретной команде и составе, чтобы предсказывать, как игроки будут реагировать в разных ситуациях на поле. Такой алгоритм сможет прогнозировать последствия тактических изменений или того, как, например, будет играть соперник, в случае, если ключевой игрок покинет поле из-за травмы.

Цель исследования не в том, чтобы создать замену тренерам, а в том, чтобы создать дополнительный инструмент. «Есть большое количество данных, которые алгоритм должен переварить, и обрабатывать массивы таких данных не всегда просто. Мы пытаемся создать вспомогательную технологию», — говорят исследователи. Нейросеть также могла бы использоваться для прогнозирования того, как тот или иной игрок будет бить пенальти. Ещё один вариант использования нейросетей в футболе заключается в оценке влияния конкретных действий игроков в той или иной ситуации на конечный результат. Такая информация была бы полезна для послематчевого анализа.

«Цель состоит в том, чтобы иметь целостную систему, которая хорошо интегрируется с игроком-человеком на поле и облегчает его работу. Я не думаю, что вы увидите большие достижения в следующие полгода или год, но в следующие пять лет некоторые инструменты будут сильнее развиты и вы увидите появление чего-то вроде «Автоматизированного видеопомощника для тренера», который поможет проводить предматчевый и послематчевый анализ», — считает Карл Туйлс.