IT之家 7 月 27 日消息，在足球比賽中，點(diǎn)球常常是決定比賽勝負(fù)的關(guān)鍵。目前守門員在面對(duì)點(diǎn)球時(shí)，大多依賴于直覺(jué)來(lái)進(jìn)行判斷。近日，西班牙拉斯帕爾馬斯大學(xué)的研究人員通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，開(kāi)發(fā)出的模型在預(yù)測(cè)點(diǎn)球方向上表現(xiàn)出了比人類守門員更高的準(zhǔn)確率。

據(jù)IT之家了解，研究人員從西班牙的電視轉(zhuǎn)播比賽中收集了 1010 次點(diǎn)球的視頻片段。經(jīng)過(guò)篩選，其中 640 段視頻被認(rèn)為可以用于人工智能模型的分析，其余的則因畫面模糊、時(shí)長(zhǎng)過(guò)短或被遮擋而被舍棄。這些可分析的視頻片段隨后被輸入到 22 個(gè)深度學(xué)習(xí)模型中，模型需要根據(jù)視頻畫面以及球員是左腳還是右腳踢球這一簡(jiǎn)單事實(shí)，來(lái)判斷點(diǎn)球?qū)⑸湎蜃髠?cè)、右側(cè)還是正中。

結(jié)果顯示，表現(xiàn)最佳的模型能夠以 52% 的準(zhǔn)確率正確判斷點(diǎn)球的方向，這一比例高于人類守門員在比賽中的 46% 準(zhǔn)確率。當(dāng)研究人員排除了較少被選擇的正中方向后，模型的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升至 64%，比人類守門員的準(zhǔn)確率高出近 10 個(gè)百分點(diǎn)。

對(duì)于這一結(jié)果，研究人員表示驚訝。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人大衛(wèi)?弗雷爾 - 奧布雷貢（David Freire-Obregón）指出：“我們沒(méi)想到，在球員踢球之前，那些微妙的動(dòng)作線索竟然能夠如此清晰地揭示他們的意圖。”他希望這些研究成果能夠?yàn)槭亻T員的訓(xùn)練提供幫助，但在實(shí)際比賽中應(yīng)用人工智能預(yù)測(cè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

弗雷爾 - 奧布雷貢表示，他們接下來(lái)的研究方向是探索是否能夠僅通過(guò)球員射門前的動(dòng)作，提前預(yù)測(cè)點(diǎn)球的方向概率，并且研究這種預(yù)測(cè)能夠提前到何種程度，同時(shí)還能保持較高的準(zhǔn)確率。