영국 프리미어리그 명문 리버풀은 데이터 활용에 적극적인 클럽으로 알려져 있다. 한 걸음 더 나아가 구글 AI 개발 부문인 구글 딥마인드와 협력해 택틱AI(TacticAI)를 개발했다. 이는 수년간 협력 관계 일환으로 코너킥에 대해 조언할 수 있는 완전한 AI 시스템이라고 소개하고 있다.
2018-2019 시즌 챔피언스리그 준결승전에서 리버풀이 보여준 안필드의 기적으로 불리는 극적인 역전승은 코너킥 상황에 대한 중요성을 보여줬다. 리버풀은 홈에서 0-3으로 지고 있던 상황에서 빠른 코너킥에 이어 4번째 골을 터트려 4-0 역전승을 거두며 결승에 진출했다.
이처럼 코너킥은 골 기회가 높은 플레이 중 하나다. 코너킥에서 더 많은 득점을 얻기 위해선 출전 선수 특성이나 상대 전술 등을 파악하고 대응해야 한다.
구글 딥마인드 연구팀과 리버풀 측이 협력해 코너킥에서 더 많은 득점을 얻기 위해 개발한 게 바로 택틱AI. 예측 및 생성형 AI를 사용해 코너킥에 대한 전술적 통찰력을 제공하는 이 AI는 지난 3월 19일 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표됐다.
구글 딥마인드와 리버풀은 2021년부터 스포츠 분석 AI 발전을 위해 제휴해 왔으며 그 결과물로 여러 논문을 발표해 왔다. 첫 논문은 페널티킥 분석 등에 초점을 맞춘 게임플랜에 관한 것이었으며 2022년에는 그래프 임퓨터(Graph Imputer)라는 축구 데이터 분석 예측 시스템 프로토타입을 고안했다. 이번에 발표한 택틱AI는 이후 성과물이다.
기계학습에서 입력 데이터 예측 결과를 알고 있으면 골드 스탠더드 데이터(Gold Standard Data)라고 부른다. 축구처럼 플레이가 연속적으로 흐르는 상황에서 이런 데이터를 얻기는 상당히 어렵지만 택틱AI는 일반화가 가능한 AI 모델 작성을 지원하는 기하학적 딥러닝 접근법을 사용해 뛰어난 성능을 달성했다.
구글 딥마인드 연구원과 리버풀 전문가는 협력해 택틱AI 성능을 평가했다. 그 결과 택틱AI가 제안한 전술은 실제 경기에서 사용되는 전술보다 90% 확률로 전문가에게 더 선호되는 것으로 나타났다.
택틱AI는 예측 모델과 생성 모델을 결합한 완전한 AI 시스템. 예측 모델이 무슨 일이 일어날지 예측하면 다음으로 과거 플레이 데이터세트에서 무엇이 일어났는지 검색하고 마지막으로 ‘특정 결과를 얻기 위해선 어떻게 해야 하는지를 제안한다.
택틱AI는 3가지 주요 질문에 답할 수 있다. 첫째. 특정 코너킥 전술 세트에서 무슨 일이 일어날까. 둘째 이 세트업을 플레이했을 때 무슨 일이 일어날까. 셋째 특정 결과를 얻기 위해 전술을 어떻게 조정해야 할까.
택틱AI는 코너킥 상황을 그래프로 표현하며 각 선수를 노드로 취급한다. 각 노드에는 선수 위치와 속도, 키 등 특성이 결합되어 있다. 신경망에서 메시지 전달을 사용해 노드별 최신 상황이 업데이트된다.
택틱AI가 코너킥을 처리하는 과정은 다음과 같다. 4가지 가능한 플레이가 생성되어 택틱AI 모델 예측 정보로 공급된다. 그러면 누가 먼저 볼을 받을 것인가, 누가 슈팅을 시도할 것인가, 득점 가능성을 높이거나 실점 가능성을 낮추려면 어떻게 해야 하는지 등 정보를 출력해 팀 전술 제안에 기여할 수 있다.
택틱AI는 예측 모델과 생성 모델을 활용해 유사한 코너킥 상황을 검색하거나 다양한 전술을 시뮬레이션해 코치진을 지원할 수 있다. 과거에는 전술 개발을 위해 애널리스트가 많은 경기 영상을 반복 재생하며 유사 상황을 찾거나 경쟁팀을 연구해야 했다.
하지만 택틱AI는 선수에 대한 수치 표현을 자동 계산할 수 있어 전문가가 과거 유사 상황을 쉽고 효율적으로 검색할 수 있다. 구글 딥마인드는 광범위한 정성적 연구를 통해 택틱AI 상위 1개 검색 결과가 63% 확률로 관련성을 보인다는 사실을 발견했다. 이는 기존 선수 포지셔닝 유사성 분석 방식 33%를 크게 웃돈다.
택틱AI를 사용하면 인간 코치가 제안한 코너킥 전술을 수정해 수비할 때 슈팅 피격 확률을 낮출 수 있다. 특정 팀 전체 선수 포지션을 조정하는 등 전술적 제안을 하면 코치가 중요한 패턴 뿐 아니라 전술 성공 또는 실패의 열쇠가 되는 선수를 더 빠르게 파악할 수 있다.
구글 딥마인드는 정량적 분석을 통해 택틱AI가 코너킥에서 볼 수신자와 슈팅 상황을 정확히 예측하고 선수 위치가 실제 플레이 전개에서 중요한 역할을 한다는 것을 보여줬다고 설명했다. 또 블라인드 케이스 스터디에서 리버풀 전문가가 택틱AI 제안을 실제 코너킥 전술과 구별할 수 없었으며 90% 확률로 기존 전술보다 택틱AI 제안을 선호한다는 사실이 드러났다.
축구 같은 스포츠는 다중 모달 데이터를 활용한 실제 세계의 다중 에이전트 상호작용을 특징으로 하기 때문에 AI 개발에서 역동적인 영역이다. 따라서 스포츠 AI 진전은 컴퓨터 게임, 로봇 공학 등 여러 분야에 응용될 가능성이 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.