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郵報(bào):阿森納已開(kāi)始運(yùn)用AI預(yù)防傷病、洞察戰(zhàn)術(shù)、尋找轉(zhuǎn)會(huì)目標(biāo)

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根據(jù)《每日郵報(bào)》的最新報(bào)道, 阿森納已經(jīng)開(kāi)始使用人工智能技術(shù)識(shí)別疲勞、預(yù)測(cè)受傷,并且還用于引援。


據(jù)報(bào)道,阿森納正在構(gòu)建一些可能重新定義他們未來(lái)的東西,這不是一種新的陣型或戰(zhàn)術(shù)調(diào)整,而是一場(chǎng)情報(bào)革命。俱樂(lè)部擴(kuò)大了他們的數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén),并投入資金建設(shè)尖端的人工智能(AI)基礎(chǔ)設(shè)施。

這些工具現(xiàn)在正塑造著從識(shí)別符合阿爾特塔戰(zhàn)術(shù)理念的球員到預(yù)測(cè)傷病發(fā)生之前的一切,AI技術(shù)是精英俱樂(lè)部中的最新革命,他們都在爭(zhēng)相通過(guò)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)尋找競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),而阿森納則希望將自己定位為先鋒之一。

邏輯很簡(jiǎn)單,在一個(gè)賽季中,多進(jìn)一個(gè)球或預(yù)防一次傷病可能值幾分——甚至可能是通向獎(jiǎng)杯的最后一步,就在上周,阿爾特塔謹(jǐn)慎地暗示了俱樂(lè)部對(duì)人工智能的悄然采用,他表示:“它已經(jīng)被用于許多事情和許多流程,不僅可以幫助一支球隊(duì),還可以幫助整個(gè)組織。”

“它會(huì)改進(jìn)并為我們提供良好的見(jiàn)解,或者至少是一些值得思考的東西,我不是專(zhuān)家,但這是一個(gè)有價(jià)值的工具,我們開(kāi)發(fā)了一些我們認(rèn)為可以幫助我們更好地了解自己、評(píng)估我們所做之事以及可以改進(jìn)之處的東西?!?/p>

阿森納最重要的發(fā)展之一是其性能模型——由內(nèi)部開(kāi)發(fā)的定制化、人工智能驅(qū)動(dòng)的工具。每天,俱樂(lè)部都會(huì)收集大量數(shù)據(jù)——例如訓(xùn)練中的GPS追蹤、比賽統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、恢復(fù)時(shí)間、沖刺記錄、生物力學(xué)指標(biāo),甚至是訓(xùn)練期間的微小動(dòng)作。

這些人工智能系統(tǒng)不是依賴(lài)視頻片段或靜態(tài)的賽后分析,而是攝取數(shù)以萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn),涵蓋訓(xùn)練和比賽。每個(gè)數(shù)據(jù)集都輸入到經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型中,以回答人類(lèi)無(wú)法解答的具體問(wèn)題——從識(shí)別疲勞模式到預(yù)測(cè)受傷風(fēng)險(xiǎn)。

本質(zhì)上,這項(xiàng)技術(shù)使阿森納能夠?yàn)榧磳l(fā)生的事情做好準(zhǔn)備,而不僅僅是對(duì)已發(fā)生的事情做出反應(yīng)——這是足球運(yùn)營(yíng)中微妙但具有革命性的轉(zhuǎn)變。機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)這些模型的AI分支,在無(wú)形中蓬勃發(fā)展,它發(fā)現(xiàn)肉眼難以察覺(jué)的模式。

與其設(shè)定固定規(guī)則,如“如果一名球員跑動(dòng)少于X米,則表示疲勞”,這些模型基于多年的表現(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并自行找出相關(guān)性。盡管俱樂(lè)部對(duì)其方法保密,《每日郵報(bào)》了解到,他們的AI監(jiān)控集中在多個(gè)關(guān)鍵方面。

其中之一是個(gè)體檔案。每名一線(xiàn)隊(duì)和青訓(xùn)營(yíng)球員都有一個(gè)動(dòng)態(tài)檔案,記錄沖刺機(jī)制、恢復(fù)率以及疲勞狀態(tài)下生物力學(xué)的變化。這使得阿森納能夠優(yōu)化訓(xùn)練負(fù)荷,因?yàn)槊總€(gè)球員的身體反應(yīng)不同,并識(shí)別出可以通過(guò)定制訓(xùn)練來(lái)針對(duì)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

另一個(gè)也是最關(guān)鍵的是傷病風(fēng)險(xiǎn)和恢復(fù)。這一領(lǐng)域塑造了阿森納最近幾個(gè)賽季的表現(xiàn),在2022-23賽季,薩利巴的背部受傷破壞了槍手的爭(zhēng)冠進(jìn)程,迫使防線(xiàn)重組并暴露了陣容深度不足的問(wèn)題。然后,上賽季,哈弗茨因腿筋受傷缺陣后,梅里諾被改造成臨時(shí)前鋒,再次打亂了阿爾特塔的計(jì)劃。

阿森納的模型旨在預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),而不僅僅是應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)出危險(xiǎn)信號(hào)時(shí),工作人員就會(huì)傾聽(tīng)。通過(guò)識(shí)別肌肉超載或疲勞的早期跡象——加速輕微下降或可能預(yù)示腿筋撕裂的機(jī)械不平衡等潛在線(xiàn)索——模型可以標(biāo)記出可能需要調(diào)整工作量的球員。

例如,在繁忙的比賽階段之前——比如即將到來(lái)的14天5場(chǎng)比賽,從周日對(duì)陣熱刺開(kāi)始——系統(tǒng)可能會(huì)標(biāo)記出攜帶較高殘余疲勞的球員,從而促使制定個(gè)性化的休息或減少上場(chǎng)時(shí)間。重點(diǎn)簡(jiǎn)單但至關(guān)重要:讓球員保持健康。更少的傷病意味著更多的穩(wěn)定性,而更多的穩(wěn)定性意味著更多的積分。

阿森納對(duì)人工智能的使用不僅限于理療師和表現(xiàn)團(tuán)隊(duì)。在戰(zhàn)術(shù)準(zhǔn)備中,機(jī)器學(xué)習(xí)工具以微觀細(xì)節(jié)剖析對(duì)手的模式。它們可以評(píng)估邊后衛(wèi)高位壓上時(shí)出現(xiàn)的空隙,或中場(chǎng)球員如何應(yīng)對(duì)逼搶觸發(fā)條件。

這使得分析師能夠提供精確、數(shù)據(jù)支持的見(jiàn)解,例如:“當(dāng)對(duì)方邊后衛(wèi)前插時(shí),中后衛(wèi)與防守型中場(chǎng)之間的空隙會(huì)被打開(kāi),我們的10號(hào)位球員可以利用這一點(diǎn)。”

引援也發(fā)生了變化,單純根據(jù)進(jìn)球和助攻評(píng)判球員的日子早已過(guò)去,阿森納的模型評(píng)估的是原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中看不到的更細(xì)微特質(zhì),例如角色間的適應(yīng)能力和與阿爾特塔戰(zhàn)術(shù)原則的契合度。

每個(gè)位置都有其身體和技術(shù)藍(lán)圖,詳細(xì)說(shuō)明所需的強(qiáng)度特征。例如,一名邊鋒可能需要在短時(shí)間內(nèi)維持特定的強(qiáng)度水平。這意味著槍手可以識(shí)別出那些被低估且完全適合他們風(fēng)格的球員——在日益數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)會(huì)市場(chǎng)中,這是一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。他們用這個(gè)來(lái)管理一份潛在球員目標(biāo)清單。

在精英層面,投資人工智能和分析不再是可選項(xiàng)。阿森納與眾不同的不僅是他們對(duì)技術(shù)的采用,還有他們對(duì)技術(shù)的整合。人工智能貫穿俱樂(lè)部的每一層,從青訓(xùn)發(fā)展到一線(xiàn)隊(duì)恢復(fù),近年來(lái),俱樂(lè)部加大了數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的招聘力度,他們現(xiàn)在與分析師和教練并肩工作,將數(shù)字轉(zhuǎn)化為細(xì)微差別。

然而,人工智能并不是萬(wàn)能藥。模型的好壞取決于輸入的數(shù)據(jù),而足球仍然充滿(mǎn)不可預(yù)測(cè)的美妙時(shí)刻。個(gè)人的靈光一現(xiàn)或裁判的判罰仍可能違背算法。即便如此,阿爾特塔和他的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都擁有更多支持直覺(jué)的工具。數(shù)據(jù)與直覺(jué)的結(jié)合是槍手認(rèn)為下一次飛躍的關(guān)鍵所在。

多年來(lái),他們?cè)诎柼厮蜗碌倪M(jìn)化在球場(chǎng)上顯而易見(jiàn)。但在幕后,阿森納對(duì)人工智能的擁抱已經(jīng)在數(shù)據(jù)室和數(shù)字儀表板中悄然成形。而這正是它的強(qiáng)大之處。

它是否能帶來(lái)阿森納追尋了二十多年的冠軍頭銜仍有待觀察。但有一點(diǎn)是明確的:一個(gè)更聰明、更敏銳的阿森納的基礎(chǔ)已經(jīng)牢固建立,一個(gè)不僅建立在精準(zhǔn)之上,還建立在預(yù)測(cè)之上的未來(lái)。

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