축구 경기에서 코너킥 결과를 예측하고 전술을 제안할 수 있는 인공지능(AI) TACTIC 개발

축구 전술 인공지능 '택틱AI'는 때 선수의 움직임과 키, 몸무게 등의 정보를 활용해 코너킥 전술을 제안한다. 구글 딥마인드 제공

축구 경기에서 코너킥 결과를 예측하고 전술을 제안할 수 있는 인공지능(AI)이 개발됐다.

 

영국 구글 딥마인드 제 왕, 페타르 벨리치코비치, 카를 타윌스 연구원이 축구 경기에서 코너킥의 결과를 예측하고 현실적인 전술을 제안할 수 있는 인공지능 '택틱AI'를 개발하고 연구결과를 19일(현지 시간) 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스'에 공개했다.

 

코너킥은 축구 경기장 모서리에서 골대 쪽으로 공을 차 올리는 공격 기회다. 축구에서 양쪽 팀 코치진의 역량이 가장 필요한 상황으로 꼽힌다. 경기를 잠시 중단하고 어떤 선수가 코너킥을 차고 어떤 선수가 받아서 골을 넣을지 등 코너킥 전에 시나리오가 결정되기 때문이다. 연구팀은 "매 경기 평균 10번의 코너킥 상황이 발생한다"며 "알고리즘의 도움을 받아 코너킥 전술을 결정하는 방법은 그동안 시도되지 않았다"고 설명했다.

 

연구팀은 영국 프리미어리그 축구팀인 리버풀 FC에서 제공한 지난 시즌 코너킥 데이터 세트 7176개로 축구 전술 인공지능 '택틱AI'를 훈련시켰다. 택틱AI는 선수의 움직임과 키, 몸무게 등의 정보를 활용해 가장 먼저 공에 접촉하는 선수와 슈팅 확률을 예측하고 선수들의 포지션 배치를 추천했다. 연구팀은 축구 경기장의 기하학적인 대칭을 효율적으로 통합해 데이터 효율성을 향상시키기도 했다.

 

데이터 과학자 3명, 비디오 분석가 1명, 리버풀 FC의 코칭 어시스턴트 1명까지 총 5명의 축구 전문가 그룹이 택틱AI를 평가했다. 전문가들은 택틱AI가 만들어낸 전술이 실제 코너킥 시나리오와 구분할 수 없을 정도로 현실적이라고 입을 모았다. 기존 전술과 비교했을 때 택틱AI의 전술을 더 선호하는 경우도 90%나 됐다.

 

연구팀은 "이번에 개발한 인공지능은 축구의 코너킥에 초점을 맞췄지만 경기장 밖에서 공을 던져 넣는 '스로인' 같은 상황처럼 경기를 일시 중단하는 세트피스 상황이나 다른 팀 스포츠에도 일반적으로 적용할 수 있을 것"이라며 "팀 스포츠에서 코치가 최적의 선수를 구성하고 승리 가능성을 높이는 전술을 개발할 때 AI가 비서 역할을 할 것"이라고 기대했다.

https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/

TacticAI: an AI assistant for football tactics

Abstract Identifying key patterns of tactics implemented by rival teams, and developing effective responses, lies at the heart of modern football. However, doing so algorithmically remains an open research challenge. To address this unmet need, we propose TacticAI, an AI football tactics assistant developed and evaluated in close collaboration with domain experts from Liverpool FC. We focus on analysing corner kicks, as they offer coaches the most direct opportunities for interventions and improvements. TacticAI incorporates both a predictive and a generative component, allowing the coaches to effectively sample and explore alternative player setups for each corner kick routine and to select those with the highest predicted likelihood of success. We validate TacticAI on a number of relevant benchmark tasks: predicting receivers and shot attempts and recommending player position adjustments. The utility of TacticAI is validated by a qualitative study conducted with football domain experts at Liverpool FC. We show that TacticAI’s model suggestions are not only indistinguishable from real tactics, but also favoured over existing tactics 90% of the time, and that TacticAI offers an effective corner kick retrieval system. TacticAI achieves these results despite the limited availability of gold-standard data, achieving data efficiency through geometric deep learning.

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