Model AI Terbaru Liverpool dan Google DeepMind Terungkap

Selama beberapa tahun terakhir, Liverpool dan Google DeepMind bekerja sama untuk menghadirkan model AI ke dalam sepakbola.

Google DeepMind membuat model AI yang bisa memprediksi arah tendangan sudut pada sepakbola.

Model AI tersebut juga mampu menyarankan penyesuaian untuk membuat gol atau memperkecil kemungkinan gol di dalam pertandingan.

Pada 2021, peneliti Google DeepMind mengembangkan model yang dapat memprediksi di mana pemain akan terkena penalti berdasarkan posisi outfield mereka.

Setahun setelahnya, mereka membangun sistem yang menganalisis cuplikan video game untuk memprediksi ke mana pemain akan berlari selanjutnya, bahkan saat mereka keluar dari layar. 

“Tetapi tidak satu pun dari sistem ini merupakan prototipe lengkap yang dapat memberikan saran berguna bagi para pelatih di dunia nyata,” kata Petar Veličković, Staff Research Scientist Google DeepMind dalam blog perusahaan.

Baca juga: Robot AI Jadi Wasit Sepakbola Masa Depan?

Salah satu penulis makalah yang diterbitkan di Nature Communications ini menginginkan sesuatu yang dapat menghasilkan sistem yang layak.

Berawal dari situ, para ilmuwan mulai mengembangkan model AI untuk sepakbola, yang bernama TacticAI.

Model ini adalah sebuah sistem prediktif untuk permainan terbuka dan sistem yang dapat menganalisis permainan.

Tidak hanya itu, TacticAI dapat memberi tahu pelatih siapa yang paling mungkin menerima umpan atau seberapa besar peluang untuk menciptakan gol.

Veličković menjelaskan, dalam permainan terbuka, tim tidak dapat membuat banyak perubahan yang berguna secara spontan.

“ada 22 pemain, dan ini sangat dinamis, dan jika Anda mencoba membuat perubahan di saat genting, Anda mungkin akan membingungkan orang-orang” kata Veličković.

Namun, para data analis dan pelatih di Liverpool menginginkan model AI yang lebih sederhana.

Fokus ke tendangan sudut

The Reds menyarankan agar para peneliti Google DeepMind fokus pada tendangan sudut. Pasalnya, hanya satu dari 50 tendangan sudut yang benar-benar menghasilkan gol. 

Maka dari itu, para ilmuwan mulai merepresentasikan susunan pemain dalam bentuk grafik, yaitu posisi, pergerakan, tinggi, dan berat badan pemain.

Baca juga: Teknologi Industri Sepakbola di Masa Depan

Grafik tersebut bekerja berdasarkan pelacakan data pemain dari 7.176 tendangan sudut yang dilakukan di Premier League selama musim 2020 dan 2021.

Kemudian, ilmuwan menggunakan pendekatan yang disebut pembelajaran geometris tingkat lanjut.

Pembelajaran ini memanfaatkan simetri lapangan sepakbola untuk memperkecil jumlah pemrosesan yang perlu dilakukan jaringan saraf.

Model yang dihasilkan mengarah pada terciptanya sejumlah alat yang dapat berguna bagi pelatih sepakbola. 

Berdasarkan susunan pemain saat melakukan tendangan, TacticAI dapat memprediksi pemain mana yang paling mungkin melakukan kontak pertama pada bola, dan apakah akan terjadi tembakan.

Prediksi itu kemudian dapat menghasilkan rekomendasi tentang cara terbaik untuk menyesuaikan posisi dan pergerakan pemain.

Tujuannya adalah untuk memaksimalkan peluang terjadinya tembakan (untuk tim penyerang) atau meminimalisirnya (untuk tim bertahan).

“Jika Anda memiliki alat seperti ini, tentu bisa segera membantu Anda melihat pemain mana yang tidak bergerak ke arah yang benar, pemain mana yang seharusnya melakukan sesuatu yang berbeda,” ungkap Veličković.

Mampu menganalisa pola dan pergerakan pemain

TacticAI juga dapat digunakan untuk menemukan sudut lain yang menampilkan pola dan pergerakan pemain.

Para peneliti berharap bisa membangun TacticAI ke dalam bahasa antarmuka, sehingga para pelatih dapat berkomunikasi dalam bentuk teks.

Baca juga: Wimbledon Pakai Teknologi AI untuk Edukasi Penggemar Tenis

Lalu, pelatih akan mendapatkan jawaban dari masalah di lapangan tanpa harus membuang waktu. 

Veličković mengatakan, TacticAI dapat membantu para pelatih menyempurnakan tendangan sudut pemain dengan cepat. 

“Kami tidak ingin membangun sistem AI yang menggantikan para ahli,” kata Veličković. 

“Kami ingin membangun model AI yang memperkuat kemampuan para ahli sehingga mereka dapat melakukan pekerjaan dengan lebih efisien,” tutupnya.


Diterbitkan

dalam

oleh