隶属于Google的AI公司DeepMind正在与英格兰著名的足球俱乐部利物浦足球俱乐部（Liverpool FC）合作，探索使用AI使用数据的方法。
踢长跑是长距离足球战术的创始人查尔斯·瑞普（Charles Reep）观看了英格兰第三联赛的比赛，看到无数进攻机会最终以浪费告终，并意识到足球战术的创新受到了阻碍。他拿出笔记本和笔，详细记录了操场上发生的事件，并开始尝试使用这些数据分析足球。可以说，这是足球数据使用的开始。
足球数据的使用正在不断发展，并且正在尝试分析世界上统计数据分析方面最出色的球员莱昂内尔·梅西（Lionel Messi）。利物浦足球俱乐部（Liverpool FC），英格兰2019/2020赛季英超联赛冠军，也在足球世界中努力工作，数据利用率正在加速增长。俱乐部正在与DeepMind合作，该公司因其Go AI（AlphaGo）而闻名，该公司将AI用于足球数据分析，并且正在与AI相关的期刊（《人工智能研究杂志》）上发表论文。
据说利物浦足球俱乐部和Deep Mind之间的合作是与利物浦大学合作开始的努力。该项目开始于利物浦足球俱乐部和深度思维研究人员齐聚一堂，探讨使用AI支持球员和教练的可能性。此外，DeepMind的创始人Demis Hasabis被称为利物浦足球俱乐部的狂热爱好者，并以项目顾问的身份参与其中。
通过深入的研究和努力，利物浦足球俱乐部提供了从2017年到2019年的三年英超联赛比赛数据。近年来，数据的使用在足球界越来越活跃，球和球员的运动使用传感器，GPS跟踪器和计算机视觉算法来跟踪游戏或练习。因此，可以预期，人工智能将从这些数据中发现人类不注意的模式。
DeepMind表示，使用AI分析足球数据将很有趣。这是因为足球中固有的不确定性在国际象棋或围棋中都没有。在DeepMind和Liverpool FC发表的一篇论文中，使用特定团队和阵容中的数据来训练AI模型，以预测玩家在特定情况下的反应。例如，在对阵曼彻斯特城足球俱乐部的比赛中，当右边的长球被踢出时，俱乐部球员将朝着正确的方向奔跑，并预测他将采取何种行动。这使教练可以了解替代对比赛的影响。
此外，正在分析过去几个赛季在欧洲举行的超过12,000场足球比赛。在分析中，按位置对球员进行分类，并预测得分最高的球场。例如，事实证明，前锋比中场更有可能瞄准球门左侧。
研究团队还在学习AI模型，以分析特定任务（例如路径和铲球）如何影响目标期望。使用此模型，玩家数量可以表示为通过选择特定情况下的哪条路径来增加进球概率的玩家数量。另外，如果以模型训练球员的表现数据，则可以比人类教练更准确地预测球员的疲劳状况，因此可以在球员受伤之前给他休息时间。此外，在将数据用于足球的统计结果中，发现大多数目标来自四倍以上的路径。
在足球数据分析中，已经计算出最好让对手握住球来等待错误。为了防止这种错误的推断，据说让专家研究AI模型非常重要。它还解释说，在某些情况下，人工智能有可能通过使用人工智能（不是通过制造机器人，而是通过尝试改善人类足球比赛）来找出甚至运动员都会错过的过程。
不仅如此，它还表示AI不会取代足球教练，而使用AI的目的是建立一个完整的系统，以便与现场运动员很好地融合在一起，并使教练变得更加容易。至于AI的影响，预计明年不会有大的影响，但是预计将在五年内开发一些工具来为游戏的下半年提供建议。相关信息可以在这里找到。