AI預測點球方向比守門員準

點球大戰通常是足球比賽的決勝時刻，但守門員的實時反應在很大程度上基于直覺判斷，一篇近日公布于預印本平臺arXiv的論文為此提供了智能手段。經過1000多條點球視頻訓練，一個深度學習模型能夠比守門員更好地預測足球向哪個方向移動。

“我們想探索機器學習能否通過罰球者的身體動作預測射門方向。”論文第一作者兼通訊作者、西班牙加那利群島拉斯帕爾馬斯大學的David Freire-Obreg n說。他和同事從西班牙電視轉播的真實球賽中截取了1010個點球視頻，其中有640個視頻可供人工智能（AI）模型分析，其余則因模糊、過短或遮擋而被棄用。

每個視頻片段都被“投喂”到22個深度學習模型中。這些模型必須基于視頻畫面，根據球員罰球使用左腳還是右腳猜測球會被踢向左側、右側還是中路。

表現最佳的模型能夠以52%的準確率識別球將被踢向哪個方向，這比真正守門員在比賽中46%的準確率要高。當研究人員去掉使用較少的“中路”選項后，模型的準確率上升到64%，比同等信息條件下的人類守門員高出近10個百分點。

令研究人員感到驚訝的是，在球被真正踢出之前，竟然有那么多細微的動作線索可以揭示球員的意圖。Freire-Obreg n表示，他希望這些信息能夠對守門員的訓練有所幫助，不過要在比賽中應用AI預測點球方向還存在許多挑戰。

研究團隊打算繼續探索提前預測點球的可能性。Freire-Obregón說：“接下來，我們還將研究能否僅從罰球者射門前的動作進行預測，如果可行，在保持有意義的準確率的前提下，能夠提前多久作出這樣的預測。”

◎ 來源|中國科學報