Google DeepMind berechnet Fußball-Spielzüge voraus
Der Verein Palmeiras testet TacticAI auf dem Rasen. Das Modell simuliert echte Spielzüge acht Sekunden in die Zukunft.
Im Vorfeld der Fußball-Weltmeisterschaft weitet Google DeepMind den Einsatz des KI-Modells TacticAI aus. Der brasilianische Club Palmeiras nutzt das System als erster Verein weltweit, um dynamische Spielverläufe bis zu acht Sekunden im Voraus zu simulieren.
Netzwerkanalyse statt Bauchgefühl
Technisch basiert das KI-Modell auf Graph Neural Networks. TacticAI erfasst alle 22 Spieler auf dem Rasen als individuelle Knotenpunkte und berechnet ihre physischen Interaktionen als Verbindungen untereinander.
Quelle: Google Deepmind
Die Datenanalysten von Palmeiras können die Profis dadurch virtuell auf dem Spielfeld verschieben. Per Drag-and-Drop testen sie verschiedene Defensivformationen in Echtzeit und werten die Konsequenzen für den Spielverlauf aus.
Quelle: Google Deepmind
Was in der 80er-Jahre-Animeserie »Kickers« in der 13. Folge über Computer-Fußball als futuristische Vision eines gegnerischen Trainers auftauchte, kommt nun in erweiterter Form im echten Profisport an.
Von der Standardsituation zum Live-Match
Die Grundlage für diesen Schritt legte Google DeepMind in einer Zusammenarbeit mit dem FC Liverpool. Die entsprechenden Ergebnisse erschienen im März 2024 in der Fachzeitschrift Nature Communications.
Damals beschränkte sich TacticAI auf Eckbälle. Diese festen Standardsituationen boten eine kontrollierbare Umgebung für Vorhersagen. Das KI-Modell nutzte geometrisches Deep Learning, um Spielfeldsymmetrien direkt in die Berechnungen einzubeziehen.
In qualitativen Tests zogen die Liverpool-Experten die vorgeschlagenen Aufstellungen in 90 Prozent der Fälle den existierenden Taktiken vor. Die Empfehlungen ließen sich dabei von echten menschlichen Entscheidungen nicht mehr unterscheiden.
Der Sprung in die Robotik
Der Schritt vom Eckball zum offenen Spiel ist für Google DeepMind mehr als nur ein sportliches Projekt. Ein Fußballspiel liefert den Entwicklern multimodale Daten und komplexe Situationen mit partieller Beobachtbarkeit. TacticAI muss hier kontinuierliche räumliche Probleme im fließenden Ablauf lösen.
Die dabei gewonnenen Erkenntnisse sollen direkt in andere technische Bereiche einfließen. Google plant, die Architektur künftig für Fortschritte in der Robotik und bei der Programmierung komplexer Computerspiele zu nutzen.
