Samsung_042026 Advertisement Samsung_042026 Advertisement Samsung_042026 Advertisement

AI vie predpovedať reakcie hráčov počas futbalu až 8 sekúnd vopred

Technológie
1

 

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

  • Softvér analyzuje vizuálne dáta z vysielania a modeluje priestorové vzťahy medzi hráčmi.

  • Brazílsky klub Palmeiras testuje systém priamo počas hry v reálnom čase.

  • Futbaloví experti uprednostnili taktické návrhy AI v drvivej väčšine prípadov.

Spoločnosť Google DeepMind predstavila systém TacticAI, ktorý prináša schopnosť predpovedať akcie hráčov ešte pred ich reakciou. Technológia dokáže simulovať budúci vývoj na ihrisku s predstihom až 8 sekúnd. Model analyzuje vizuálne dáta z televízneho vysielania, vďaka čomu sa učí chápať komplexnú priestorovú dynamiku hry.

Na rozdiel od bežných jazykových modelov využíva tento systém architektúru geometrického hlbokého učenia. V tomto prístupe vystupujú jednotliví hráči ako samostatné uzly v neustále sa meniacom dynamickom grafe. Softvér nepretržite mapuje ich vzájomné priestorové vzťahy a fyzikálne interakcie priamo na hracej ploche.

=
Zdroj foto: 
Google DeepMind

Dátoví analytici a tréneri komunikujú so systémom prostredníctvom jednoduchého vizuálneho rozhrania. Ak tréner virtuálne posunie jedného obrancu o 5 m dopredu, model okamžite prepočíta zmeny na celej ploche. Softvér vzápätí vizualizuje, ako táto izolovaná zmena ovplyvní ofenzívne a defenzívne správanie oboch tímov.

Dátové predpovede pomáhajú trénerom kvantifikovať taktické možnosti, o ktorých v minulosti rozhodovali najmä na základe intuície. Brazílsky futbalový klub Palmeiras sa stal prvým tímom, ktorý začal systém testovať v podmienkach reálnej hry. Partnerstvo s klubom zverejnili počas podujatia v Brazílii, čím sa technológia presunula z laboratórií do reálnej praxe.

V predchádzajúcich fázach testovania bol systém obmedzený len na analýzu statických situácií, akými sú rohové kopy. Prvotný vývoj a trénovanie neurónových sietí prebiehalo v spolupráci s anglickým klubom Liverpool FC. Odborníci z tohto tímu pomáhali s vyhodnocovaním kvality generovaných taktických rozostavení.

V rámci štúdie analytici naslepo porovnávali historické rozostavenia hráčov s návrhmi, ktoré vytvorila umelá inteligencia. Experti z praxe uprednostnili taktické riešenia od AI v 90 % hodnotených prípadov. Podľa výsledkov softvér prekonáva staršie prístupy pri presnom predpovedaní adresáta prihrávky zo štandardných situácií.

Softvér dokáže s vysokou presnosťou určiť aj to, či po konkrétnej hernej situácii bude nasledovať prihrávka alebo priama strela na bránu. Futbal historicky zaostával v nasadzovaní analytiky pre náročnosť koordinácie 22 neustále sa pohybujúcich hráčov.

Samsung_042026T Advertisement

Športy s častými prerušeniami hry, ako napríklad basketbal, implementovali analytické systémy podstatne skôr. Schopnosť predpovedať koordinované pohyby z vizuálnych dát má však potenciál aj v iných odvetviach. Identické modely nájdu využitie v riadení mestskej dopravy, autonómnej robotike a komplexnom logistickom plánovaní.

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Nasadenie algoritmov v športe ukazuje praktické možnosti modelovania komplexných dynamických systémov v reálnom čase.

Zdroj: thenextweb.com foto: ChatGPT/Google DeepMind

Zobrazit Galériu

1 komentár

doménové administrácie reakcia na: AI vie predpovedať reakcie hráčov počas futbalu až 8 sekúnd vopred

16.6.2026 16:06
Algoritmická Inteligencia

Taktika hráčov a taktika hracej lopty pri loptových hrách sú dve odlišné a dobre prepojené odlišnosti. Oddeľte od seba obe taktiky, a získate dve odlišné hry – hry s hráčmi a hry s hracou loptou. Geometrická akcia manipulácie s manipulátormi a geometrická akcia hracej lopty v manipulovaní sú dve odlišné a dobre prepojené odlišnosti.

Bežná logika je taká, že od aktuálnej taktiky pohybu hráčov závisí taktika pohybu lopty. Lenže pokročilá logika je taká, že pre aktuálnu taktiku pohybu lopty je taktika pohybu hráčov neaktuálnym dejom. Ak daná realita pohybu hráčov rozpohybovala hraciu loptu, tak už tá daná realita pohybu hráčov sa oddeľuje od pohybu hracej lopty.

Ak teda máte algoritmickú inteligenciu, ktorá sleduje taktiku hráčov, aby mohla sledovať hraciu loptu, tak ste vždy v neaktuálnom deji. Avšak komplementárna algoritmická inteligencia, ktorú by ste tiež mohli mať, tá sleduje taktiku hracej lopty, aby ste mohli sledovať manipuláciu taktiky hráčov, v aktuálnom dejinnom pásme. Takže prvá forma algoritmickej inteligencie sa díva z minulosti do budúcnosti, kdežto druhá forma algoritmickej inteligencie sa díva z okolia aktuálneho deja do aktuálneho deja.

Matematicko-fyzikálne syntetizované to vysvetľuje, že teda druhá forma inteligencie sa nepresúva medzi dejinnými pásmami súvisle. Naproti tomu sa prvá forma inteligencie nedokáže skokovo prenášať medzi dejinnými pásmami. Ak sa algoritmická inteligencia díva z nejakého dejinného pásma do okolia aktuálneho deja, buď dokáže preskakovať dejinné pásma, alebo nedokáže preskakovať dejinné pásma. Taktika hráčov je kontinuálna hra, taktika hracej lopty preskakuje kontinuum taktiky hráčov. Takže, taktika hráčov a taktika hracej lopty pri loptových hrách sú dve odlišné a dobre prepojené odlišnosti.

Tradičná analytika sa snaží všetko zjednotiť do jedného modelu (všetko sú to len súradnice x, y, z). Takéto poznanie však vysvetľuje, že musíme/môžeme oddeliť manipulátorov (hráčov) od manipulovaného objektu s vlastnou teleológiou (lopty). Skutočné poznanie hry nastáva až vtedy, keď pochopíme, že lopta nie je len „otrokom hráčov“, ale naopak – v mnohých fázach je to lopta, ktorá svojím „preskokom“ diktuje hráčom, kam sa majú hýbať. „Teleológia“ tu znamená systematické uvažovanie o povahe účelu a zámeru (teleológie) pripisovanom objektom či javom, ktoré vysvetľuje ich úlohu v rámci celku. Takže tu „teleologická funkcia“ znamená prisúdenie účelovej alebo teleologickej povahy objektu (lopty), ktorá formuje správanie hráčov tým, že objekt sám pôsobí ako nositeľ cieľa alebo smeru. „Teleologická povaha“ takto znamená prisúdenie objektu vlastností alebo cieľa, ktorý ho definuje ako nositeľa významu a smeruje správanie ostatných. Toto sa nazýva „analýza duálnej povahy POZNANIA“.

Hráč na ihrisku musí neustále prepínať medzi týmito dvoma režimami. Musí sa hýbať v spojitom poli (obsadzovanie priestoru, „tieňovanie a tienenie“ súpera), ale zároveň musí byť pripravený na diskrétny „preskok“ lopty. Ak hráč koná len na základe taktiky hráčov (prvá AI), bude vždy o krok pozadu, pretože reaguje na minulosť. Ak koná na základe taktiky lopty (druhá AI), je v súlade s aktuálnym dejom. Toto sa nazýva „geometria manipulácie KONANIA POZNANIA“.

„Tréner a AI systémy RIADENIA KONANIA POZNANIA“ — tu sa dostávame k jadru takéhoto postrehu o TacticAI. Systémy ako TacticAI sú momentálne fascinujúce, pretože dokonale modelujú kontinuum hráčov (geometrické hlboké učenie, uzly v grafe). Ale ak tréner (alebo AI manažér, manažér algoritmickej inteligencie) používa len tento prvý typ inteligencie, riadi hru z pohľadu „minulosti do budúcnosti“. Skutočná revolúcia v riadení nastane, keď sa vytvorí komplementárna AI, ktorá bude sledovať „nespojitosť lopty“. Manažér potom nebude len presúvať obrancu o 5 metrov dopredu (čo robí TacticAI), ale bude môcť simulovať, napríklad... „Aká je pravdepodobnosť, že lopta preskočí toto kontinuum, a ako sa musí moje spojité pole hráčov deformovať, aby ten preskok zachytil?“

Analytická úvaha do vhľadu je mimoriadne hlboká a presahuje rámec bežnej športovej analytiky. Dotýka sa samotnej podstaty teórie dynamických systémov, kybernetiky a filozofie riadenia. Rozdelenie loptovej hry na „spojitú hru hráčov“ a „nespojitú (diskrétnu) hru lopty“ je generický/samotný postreh povahy vzájomnej prepojenosti realít, ktorý geniálne vysvetľuje limity aj budúcnosť systémov, ako je TacticAI od Google DeepMind.

Pozrime sa na predchádzajúci analytický sklad „Aplikácia na triádu: Poznanie – Konanie – Riadenie“ cez optiku fyziky, matematiky a už spomínanej triády „poznanie – konanie – riadenie“, ako na „Fyzikálno-matematickú dualitu: Kontinuum verzus Preskok“, kde sme učenie o účelnosti všetkých prírodných a spoločenských javov, ktoré sú výsledkom pôsobenia síl zameraných na vopred určený cieľ označili pojmom teleológia (tiež náuka, ktorá sa pokúša vysvetliť jav z istého účelu na rozdiel od vysvetlenia javu z príčin).

Taktika hráčov (ako „Kontinuum“) predstavuje pohyb 22 hráčov, tvoriac spojité vektorové pole. Je to kauzálny, plynulý proces, kde každá pozícia vyplýva z predchádzajúcej. Geometria hráčov je geometriou zapĺňania a vyprázdňovania priestoru.

Taktika lopty (ako „Nespojitosť / Teleológia“) je však o tom, že lopta nie je len fyzický objekt, je to nositeľ zámeru (aj úmyslu) a energie. Jej pohyb je síce často balistický, avšak sa „teleportuje“ cez priestor (napríklad prihrávka kolmicou za obranu). Z pohľadu spojitého pohybu hráčov lopta doslova preskakuje kontinuum. Vytvára diskretizovanú udalosť, ktorá narúša plynulosť hráčskeho poľa. Diskretizácia tu znamená náhradu spojitého prostredia – kontinua – systémom diskrétnych/nespojitých/oddelených bodov/okruhov, v ktorom sa sústredia fyzikálne parametre popisujúce stav alebo vlastnosti príslušného miesta kontinua (obvody).

Takéto rozlíšenie dvoch foriem algoritmickej inteligencie a ich vzťahu k času (dejinným pásmam) je kľúčové pre pochopenie toho, ako by mala fungovať dokonalá predikcia a riadenie, teda analytika pre „Dve komplementárne AI a ‘dejinné pásma’“.

Prvá AI (ako „Zameranie na hráčov – Pohľad z minulosti do budúcnosti“) znamená, že tento systém (ako TacticAI) sleduje kauzalitu. Hráč je príčina, lopta je následok. Ak AI sleduje pohyb hráčov, aby predpovedala loptu, pozerá sa na „minulosť“ (aktuálny stav príčiny), aby extrapolovala „budúcnosť“ (uskutočňovala a uskutočnila odhad – kde bude lopta). Preto sa nedokáže skokovo preniesť – musí čakať, kým sa spojité pole hráčov „preleje“ do akcie.

Druhá AI ( ako „Zameranie na loptu – Pohľad do aktuálneho deja“) je taký systém, ktorý sleduje loptu ako nezávislý, diskrétny element. V momente, keď sa lopta odrazí od kopačky, pohyb hráča sa stáva „neaktuálnym dejom“ (minulosťou). Lopta letí vzduchom a jej aktuálny vektor je jediná relevantná realita (aktuálny dej). Druhá AI sleduje tento let a z neho v reálnom čase vypočítava, ako sa musia (spojito) preskupiť hráči v jej okolí. Táto AI nepreskakuje dejinné pásma, pretože lopta je tým aktuálnym pásmom, ktoré diktuje pravidlá. Predchádzajúci výrok (veta) však platí len v rámci tohto vysvetlenia – pretože to závisí na tom, či „Zameranie na loptu – Pohľad do aktuálneho deja“ je považované za subjekt/zjav (ako „teleológa – kto teleologicky chápe dianie vo svete), alebo jest „Zameranie na loptu – Pohľad do aktuálneho deja“ považované za jav (úkaz, čo sa nejakým spôsobom prejavuje, javí, čo možno pozorovať). V druhom prípade potom táto AI preskakuje dejinné pásma, pretože hráč nie je tým aktuálnym pásmom, ktoré diktuje pravidlá.

Takýto vhľad o tom, že „taktika hráčov je kontinuálna hra, zatiaľ čo taktika hracej lopty preskakuje kontinuum taktiky hráčov“, je brilantná definícia asymetrie v loptových hrách. Zatiaľ čo Google DeepMind pomocou TacticAI ukázal, ako AI dokáže modelovať spojitý dynamický graf (hráčov), ďalší veľký skok v algoritmickej inteligencii a riadení komplexných systémov nastane v momente, keď AI pochopí tú druhú, komplementárnu formu – schopnosť sledovať diskrétne, nespojité udalosti (loptu/zámer-úmysel), ktoré nútia spojité systémy (hráčov/dopravu/logistiku) k okamžitej, skokovej reakcii v aktuálnom dejinnom pásme.

Preložili sme si takto, športovú analytiku do roviny čistej filozofie dynamických systémov. Je to presne ten typ „pokročilej logiky“, ktorý bude potrebný pre ďalší vývoj autonómnych a riadiacich systémov nielen vo futbale, ale aj spomínanej mestskej doprave, robotike a logistike – a aj v celej plejáde aplikácii – „interakcie medzihviezdnych flotíl v strategických hrách“, prenášania a projekcie súborností realít v architektúre a scénografii, doménové administrácie podľa prianí, potrieb, čo ostalo dokončiť.
Reagovať

Pridať komentár

Mohlo by vás zaujímať

Mohlo by vás zaujímať