郵報：阿森納已開始運用AI預(yù)防傷病、洞察戰(zhàn)術(shù)、尋找轉(zhuǎn)會目標(biāo)

根據(jù)《每日郵報》的最新報道， 阿森納已經(jīng)開始使用人工智能技術(shù)識別疲勞、預(yù)測受傷，并且還用于引援。

據(jù)報道，阿森納正在構(gòu)建一些可能重新定義他們未來的東西，這不是一種新的陣型或戰(zhàn)術(shù)調(diào)整，而是一場情報革命。俱樂部擴(kuò)大了他們的數(shù)據(jù)科學(xué)部門，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)在正塑造著從識別符合阿爾特塔戰(zhàn)術(shù)理念的球員到預(yù)測傷病發(fā)生之前的一切，AI技術(shù)是精英俱樂部中的最新革命，他們都在爭相通過數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)尋找競爭優(yōu)勢，而阿森納則希望將自己定位為先鋒之一。

邏輯很簡單，在一個賽季中，多進(jìn)一個球或預(yù)防一次傷病可能值幾分——甚至可能是通向獎杯的最后一步，就在上周，阿爾特塔謹(jǐn)慎地暗示了俱樂部對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，還可以幫助整個組織。”

“它會改進(jìn)并為我們提供良好的見解，或者至少是一些值得思考的東西，我不是專家，但這是一個有價值的工具，我們開發(fā)了一些我們認(rèn)為可以幫助我們更好地了解自己、評估我們所做之事以及可以改進(jìn)之處的東西。”

阿森納最重要的發(fā)展之一是其性能模型——由內(nèi)部開發(fā)的定制化、人工智能驅(qū)動的工具。每天，俱樂部都會收集大量數(shù)據(jù)——例如訓(xùn)練中的GPS追蹤、比賽統(tǒng)計數(shù)據(jù)、恢復(fù)時間、沖刺記錄、生物力學(xué)指標(biāo)，甚至是訓(xùn)練期間的微小動作。

這些人工智能系統(tǒng)不是依賴視頻片段或靜態(tài)的賽后分析，而是攝取數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)點，涵蓋訓(xùn)練和比賽。每個數(shù)據(jù)集都輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的模型中，以回答人類無法解答的具體問題——從識別疲勞模式到預(yù)測受傷風(fēng)險。

本質(zhì)上，這項技術(shù)使阿森納能夠為即將發(fā)生的事情做好準(zhǔn)備，而不僅僅是對已發(fā)生的事情做出反應(yīng)——這是足球運營中微妙但具有革命性的轉(zhuǎn)變。機(jī)器學(xué)習(xí)是推動這些模型的AI分支，在無形中蓬勃發(fā)展，它發(fā)現(xiàn)肉眼難以察覺的模式。

與其設(shè)定固定規(guī)則，如“如果一名球員跑動少于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。盡管俱樂部對其方法保密，《每日郵報》了解到，他們的AI監(jiān)控集中在多個關(guān)鍵方面。

其中之一是個體檔案。每名一線隊和青訓(xùn)營球員都有一個動態(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，因為每個球員的身體反應(yīng)不同，并識別出可以通過定制訓(xùn)練來針對的優(yōu)點和缺點。

另一個也是最關(guān)鍵的是傷病風(fēng)險和恢復(fù)。這一領(lǐng)域塑造了阿森納最近幾個賽季的表現(xiàn)，在2022-23賽季，薩利巴的背部受傷破壞了槍手的爭冠進(jìn)程，迫使防線重組并暴露了陣容深度不足的問題。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前鋒，再次打亂了阿爾特塔的計劃。

阿森納的模型旨在預(yù)測風(fēng)險，而不僅僅是應(yīng)對風(fēng)險，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)出危險信號時，工作人員就會傾聽。通過識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——比如即將到來的14天5場比賽，從周日對陣熱刺開始——系統(tǒng)可能會標(biāo)記出攜帶較高殘余疲勞的球員，從而促使制定個性化的休息或減少上場時間。重點簡單但至關(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。

阿森納對人工智能的使用不僅限于理療師和表現(xiàn)團(tuán)隊。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)剖析對手的模式。它們可以評估邊后衛(wèi)高位壓上時出現(xiàn)的空隙，或中場球員如何應(yīng)對逼搶觸發(fā)條件。

這使得分析師能夠提供精確、數(shù)據(jù)支持的見解，例如：“當(dāng)對方邊后衛(wèi)前插時，中后衛(wèi)與防守型中場之間的空隙會被打開，我們的10號位球員可以利用這一點。”

引援也發(fā)生了變化，單純根據(jù)進(jìn)球和助攻評判球員的日子早已過去，阿森納的模型評估的是原始統(tǒng)計數(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。

每個位置都有其身體和技術(shù)藍(lán)圖，詳細(xì)說明所需的強(qiáng)度特征。例如，一名邊鋒可能需要在短時間內(nèi)維持特定的強(qiáng)度水平。這意味著槍手可以識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)動的轉(zhuǎn)會市場中，這是一個關(guān)鍵優(yōu)勢。他們用這個來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。阿森納與眾不同的不僅是他們對技術(shù)的采用，還有他們對技術(shù)的整合。人工智能貫穿俱樂部的每一層，從青訓(xùn)發(fā)展到一線隊恢復(fù)，近年來，俱樂部加大了數(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，人工智能并不是萬能藥。模型的好壞取決于輸入的數(shù)據(jù)，而足球仍然充滿不可預(yù)測的美妙時刻。個人的靈光一現(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)隊現(xiàn)在比以往任何時候都擁有更多支持直覺的工具。數(shù)據(jù)與直覺的結(jié)合是槍手認(rèn)為下一次飛躍的關(guān)鍵所在。

多年來，他們在阿爾特塔治下的進(jìn)化在球場上顯而易見。但在幕后，阿森納對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。

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

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