Bekerja dengan data pelacakan pemain dari 7.176 tendangan sudut yang diambil di Liga Premier selama 2020 dan 2021, para peneliti mulai dengan mewakili susunan pemain sebagai grafik, dengan posisi pemain, gerakan, tinggi, dan berat dienkripsi sebagai node pada grafik, dan hubungan antara pemain sebagai garis di antara mereka. Kemudian mereka menggunakan pendekatan yang disebut pembelajaran dalam geometri yang dalam, yang memanfaatkan simetri lapangan sepak bola untuk mengurangi jumlah pemrosesan yang diperlukan oleh jaringan saraf. (Ini bukan strategi baru – pendekatan serupa digunakan dalam penelitian AlphaGo yang berpengaruh dari DeepMind).
Model yang dihasilkan mengarah pada penciptaan sejumlah alat yang bisa bermanfaat bagi pelatih sepak bola. Berdasarkan susunan pemain pada saat tendangan diambil, TacticAI dapat memprediksi pemain mana yang paling mungkin melakukan kontak pertama dengan bola, dan apakah tembakan akan diambil sebagai hasilnya. Kemudian dapat menghasilkan rekomendasi untuk cara terbaik untuk menyesuaikan posisi dan gerakan pemain untuk memaksimalkan peluang tembakan diambil (untuk tim penyerang) atau meminimalkannya (untuk tim bertahan) – memindahkan seorang bek untuk menutup pos dekat, misalnya, atau menempatkan seorang pemain di pinggir area.
Para ahli sepak bola di Liverpool khususnya menyukai bagaimana rekomendasi TacticAI dapat menyorot penyerang yang kritis untuk kesuksesan taktik tertentu, atau bek yang “terlena,” kata Veličković. Analis menghabiskan berjam-jam menyaring rekaman video mencari titik lemah dalam susunan pertahanan lawan yang bisa mereka bidik, atau mencoba menemukan celah dalam performa tim mereka sendiri untuk diperkuat dalam latihan. “Tapi sangat sulit untuk melacak 22 orang, di berbagai situasi yang berbeda,” kata Veličković. “Jika Anda memiliki alat seperti ini, itu segera membantu Anda melihat pemain mana yang tidak bergerak dengan benar, pemain mana yang seharusnya melakukan sesuatu yang berbeda.”
TacticAI juga dapat digunakan untuk menemukan tendangan sudut lain yang menampilkan pola pemain dan gerakan yang serupa, sekali lagi menghemat berjam-jam waktu bagi analis. Menurut DeepMind, saran yang dibuat oleh model tersebut dinilai berguna oleh pelatih Liverpool dua kali lebih sering daripada teknik saat ini, yang hanya berdasarkan koordinat fisik pemain dan tidak memperhitungkan gerakan atau atribut fisik mereka. (Dua tendangan sudut mungkin terlihat sama, tetapi jika penyerang tinggi berada di pinggir kotak dalam satu dan berlari menuju pos dekat di yang lain, itu mungkin penting).
Salah satu hal yang juga dilakukannya, menurut Zhe Wang dari DeepMind, kontributor utama lainnya dalam makalah itu, adalah menggantikan kurangnya bahasa yang sesuai untuk menjelaskan berbagai hal yang bisa terjadi pada tendangan sudut. Berbeda dengan sepak bola Amerika, yang memiliki nomenklatur yang dalam dan bersejarah untuk berbagai permainan dan rute lari, koreografi set piece sepak bola dalam detail yang sangat detail adalah fenomena yang relatif baru. “Pelatih berbeda mungkin memiliki ekspresi mereka sendiri untuk pola-pola tendangan sudut yang mereka amati,” kata Wang. “Jadi dengan TacticAI, kami berharap menggunakan kekuatan pembelajaran dalam untuk membentuk bahasa yang umum untuk menjelaskan pola tendangan sudut.”
Di masa depan, menurut makalah tersebut, para peneliti berharap membangun TacticAI ke dalam antarmuka bahasa alami sehingga pelatih dapat mengajukan pertanyaan dalam teks dan mendapatkan jawaban atas masalah yang mereka coba selesaikan di lapangan. Veličković mengatakan bahwa model tersebut bisa digunakan selama pertandingan untuk membantu pelatih menyempurnakan rutinitas tendangan sudut mereka secara langsung, tetapi kemungkinan besar akan berguna dalam beberapa hari menjelang pertandingan, di mana itu akan membebaskan waktu pelatih. “Kami tidak ingin membangun sistem AI yang menggantikan para ahli,” kata Veličković. “Kami ingin membangun sistem AI yang memperkuat kemampuan para ahli sehingga mereka kemudian dapat melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efisien dan memiliki lebih banyak waktu untuk bagian kreatif dari pelatihan.”