論文の概要: Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09192v1
- Date: Wed, 18 Nov 2020 10:26:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 05:04:57.711164
- Title: Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI
- Title（参考訳）: ゲームプラン:AIがフットボールに何ができるか、フットボールがAIに何ができるか
- Authors: Karl Tuyls, Shayegan Omidshafiei, Paul Muller, Zhe Wang, Jerome
Connor, Daniel Hennes, Ian Graham, William Spearman, Tim Waskett, Dafydd
Steele, Pauline Luc, Adria Recasens, Alexandre Galashov, Gregory Thornton,
Romuald Elie, Pablo Sprechmann, Pol Moreno, Kris Cao, Marta Garnelo, Praneet
Dutta, Michal Valko, Nicolas Heess, Alex Bridgland, Julien Perolat, Bart De
Vylder, Ali Eslami, Mark Rowland, Andrew Jaegle, Remi Munos, Trevor Back,
Razia Ahamed, Simon Bouton, Nathalie Beauguerlange, Jackson Broshear, Thore
Graepel, Demis Hassabis
- Abstract要約: 予測的および規範的フットボール分析は、統計学習、ゲーム理論、コンピュータビジョンの交差点における新たな発展と進歩を必要とする。
フットボール分析は、サッカー自体のゲームを変えるだけでなく、この領域がAIの分野で何を意味するのかという観点からも、非常に価値の高いゲームチェンジャーであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.79507996785838
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid progress in artificial intelligence (AI) and machine learning has
opened unprecedented analytics possibilities in various team and individual
sports, including baseball, basketball, and tennis. More recently, AI
techniques have been applied to football, due to a huge increase in data
collection by professional teams, increased computational power, and advances
in machine learning, with the goal of better addressing new scientific
challenges involved in the analysis of both individual players' and coordinated
teams' behaviors. The research challenges associated with predictive and
prescriptive football analytics require new developments and progress at the
intersection of statistical learning, game theory, and computer vision. In this
paper, we provide an overarching perspective highlighting how the combination
of these fields, in particular, forms a unique microcosm for AI research, while
offering mutual benefits for professional teams, spectators, and broadcasters
in the years to come. We illustrate that this duality makes football analytics
a game changer of tremendous value, in terms of not only changing the game of
football itself, but also in terms of what this domain can mean for the field
of AI. We review the state-of-the-art and exemplify the types of analysis
enabled by combining the aforementioned fields, including illustrative examples
of counterfactual analysis using predictive models, and the combination of
game-theoretic analysis of penalty kicks with statistical learning of player
attributes. We conclude by highlighting envisioned downstream impacts,
including possibilities for extensions to other sports (real and virtual).
- Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)と機械学習の急速な進歩は、野球、バスケットボール、テニスなど、様々なチームや個人スポーツで前例のない分析可能性を開いた。
最近では、プロチームによるデータ収集の大幅な増加、計算能力の向上、機械学習の進歩などにより、サッカーにai技術が適用され、個々の選手と協調したチームの行動分析に関わる新たな科学的課題への対処が目標となっている。
予測的および規範的サッカー分析に関連する研究課題は、統計学習、ゲーム理論、コンピュータビジョンの交差点における新しい発展と進歩を必要とする。
本稿では,AI研究におけるこれらの分野の組み合わせが,今後数年間のプロチーム,観客,放送者に相互利益を提供しながら,どのようにしてユニークなマイクロコズムを形成するのかを概観する。
この双対性によって、サッカーアナリティクスは、サッカー自体を変えるだけでなく、この領域がaiの分野にどのような意味を持つのかという点で、非常に大きな価値を持つゲームチェンジャーとなります。
予測モデルを用いた反事実分析の実証的な例や、ペナルティキックのゲーム理論分析とプレイヤー属性の統計的学習を組み合わせることを含む、上記の分野と組み合わせることで可能な分析のタイプを概観し、実証する。
我々は、他のスポーツ(現実と仮想)への拡張の可能性を含む、想定された下流の影響を強調して締めくくった。
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