Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросеть выстроила тактику футбольного матча лучше тренера
В футболе, чтобы выиграть матч, необходимо грамотно выстраивать тактику, анализируя решения команды-соперницы. Специалисты из Великобритании и Канады автоматизировали этот процесс с помощью языковой модели, которая по эффективности превзошла опытных тренеров.
Искусственный интеллект стремительно развивается и применяется в разных сферах. Например, его активно используют в медицине, чтобы точнее интерпретировать результаты МРТ или электроэнцефалограммы, а также снижать влияние человеческого фактора в диагностике. По мнению основателя, генерального директора и главного инженера компании SpaceX Илона Маска, уже в следующем году ИИ станет умнее любого человека.
Специалисты из Google DeepMind в Великобритании и Университета Альберты в Канаде совместно с тренерами футбольного клуба «Ливерпуль» (Великобритания) разработали нейросеть TacticAI, которая смогла выстроить более выигрышную тактику для футболистов, чем люди. Публикация, в которой описали получившуюся языковую модель, опубликовал журнал Nature Communications.
Разработчики сфокусировались на анализе угловых ударов. Это способ возобновить игру, который назначают, когда мяч касается игрока обороняющейся команды и полностью пересекает линию ворот по земле или по воздуху, но гол при этом не забивают. Именно такие удары дают тренерам больше возможностей вмешаться и усилить тактику игры.
TacticAI, способную и предсказывать события, и генерировать информацию, проверяли по следующим параметрам:
— прогноз приема удара,
— прогноз попыток выполнить угловой удар,
— рекомендации, как скорректировать позицию игрока.
Авторы статьи работали с данными о 7176 угловых ударах, которые разыграли на матчах Премьер-Лиги с 2020 по 2021 год. В обучающую выборку включили 80% датасета, в валидационную, то есть позволяющую оценить качество работы нейросети, — 20%.
Эффективность TacticAI подтвердило качественное исследование, в котором участвовали тренеры футбольного клуба «Ливерпуль». Респонденты оценивали реалистичность и пользу корректировок, которые предлагал искусственный интеллект. Кроме того, разработчики сравнивали предсказания тренеров и TacticAI относительно того, какой игрок первым коснется мяча после углового удара. Несмотря на разнообразие вариантов, которые предлагали тренеры, три самых частотных решения совпали с предсказаниями нейросети. Удалось разработанной модели и предложить новые угловые удары по заданному образцу.
В 90% случаев нейросеть предложила решения, которые не только не уступают реально существующей тактике, но и превосходят ее. Достичь такого эффекта удалось с помощью технологии глубокого геометрического обучения.
Тренеры отметили, что разработка действительно будет полезна для работы с футбольными командами. Она позволяет выявлять распространенные тактические элементы и отрабатывать их, а также обнаруживать новые идеи, которые без помощника в виде искусственного интеллекта можно упустить из виду.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии