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: 이번에 살펴볼 주제는 TacticAI입니다. TacticAI는 Google Deepmind와 리버풀FC가 다년간의 협력으로 개발한 
축구 전술 AI
로, 코너킥에서 어떻게 전술을 운영해야 하는지를 알려줍니다. 부족한 데이터의 한계를 극복하기 위해 기하학적 접근방식도 활용했다고 하는데요, 한 번 살펴보시죠
TacticAI: 축구 전술을 위한 AI 시스템 (feat. DeepMind & 리버풀FC)
DeepMind와 리버풀 FC의 다년간의 협력의 일환으로 개발된 TacticAI는 축구 전술, 특히 코너킥에서의 전술 인사이트를 제공하는 AI 시스템입니다. 이 시스템은 한정된 골드스탠다드 데이터의 한계에도 불구하고, 기하학적 딥러닝 접근 방식을 사용하여 더 일반화된 모델을 생성함으로써 최첨단 결과를 달성했습니다. 축구와 같은 스포츠는 실제 세계의 다중 에이전트 상호작용과 다양한 데이터를 특징으로 하기 때문에, AI 개발에 있어 동적인 영역을 제공합니다.
소개
TacticAI는 리버풀 FC와의 협력 하에 개발된 AI 시스템으로, 코너킥에 대한 전술적 통찰력을 제공합니다. 이 시스템은 예측 및 생성 모델을 결합하여 이전 플레이가 어떻게 진행되었는지 분석하고, 특정 결과를 더 가능성 있게 만들기 위한 조정을 할 수 있습니다. 축구 전술의 도움을 주는 AI 기술의 잠재력을 보여주며, 플레이어, 코치, 팬들에게 스포츠를 혁신적으로 바꾸어 줄 수 있는 가능성을 제시합니다.
주요 특징
TacticAI는 예측 모델과 생성 모델을 결합하여 이전 플레이에서 어떤 일이 일어났는지 분석하고 특정 결과를 더 가능성 있게 만들기 위해 조정하는 방법을 알려주는 AI 시스템입니다.
- 기하학적 딥러닝 접근: TacticAI는 플레이어 간의 암시적 관계를 직접 모델링하여 코너킥 설정을 그래프로 표현하고, 플레이어를 노드로, 그들 사이의 관계를 에지로 나타냅니다.
- 예측 및 생성 모델 결합: 코치가 각 루틴에 대한 대안적 플레이어 설정을 샘플링하고 그러한 대안의 가능한 결과를 직접 평가할 수 있도록 지원합니다.
- 실제 코너킥과 비교하여 타당성 평가: 실제 게임 플레이와 TacticAI 생성 전술을 블라인드 케이스 스터디를 통해 평가하여, 실제 코너킥과 구분할 수 없는 수준의 정확성과 유용성을 보여줍니다.
TacticAI는 코너킥 상황을 그래프 표현으로 변환하여, 각 플레이어가 노드가 되고, 그래프 신경망이 메시지 전달을 사용하여 각 노드의 표현을 업데이트합니다. 이후, 주어진 코너킥에 대해 모든 가능한 반사 조합을 적용하고, 이를 TacticAI 모델의 핵심에 공급하여 최종 플레이어 표현을 계산합니다. 이러한 과정을 통해 코너킥의 결과를 예측할 수 있으며, 이에 필요한 추가적인 전술을 제공합니다.
TacticAI와 같은 AI 기반 스포츠 분석 도구는 전통적인 데이터 분석 방식이나 인간의 직관에만 의존하는 방식과 비교할 때, 더 정교하고 신속한 인사이트를 제공합니다. 예측 모델의 사용은 전략적 결정을 더 정확하게 내리는 데 도움을 줄 수 있으며, AI의 생성 능력은 새로운 전술적 가능성을 탐색하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다.
더 읽어보기
Deepmind의 소개 글
TacticAI 논문
https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x
Game Plan 논문
TacticAI 관련 연구의 첫 논문으로, 페널티킥 분석과 같은 사례를 중심으로 축구 전술 지원에 AI를 사용해야 하는 이유를 살펴본 논문
Graph Imputer 논문
2022년 공개한 연구 결과로, 축구 분석의 다운스트림 작업을 위한 예측 시스템의 프로토타입을 통해 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 보여준 논문
https://www.nature.com/articles/s41598-022-12547-0
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