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

據報道，阿森納正在構建一些可能重新定義他們未來(lái)的東西，這不是一種新的陣型或戰術(shù)調整，而是一場(chǎng)情報革命。俱樂(lè )部擴大了他們的數據科學(xué)部門(mén)，并投入資金建設尖端的人工智能(AI)基礎設施。

這些工具現在正塑造著(zhù)從識別符合阿爾特塔戰術(shù)理念的球員到預測傷病發(fā)生之前的一切，AI技術(shù)是精英俱樂(lè )部中的最新革命，他們都在爭相通過(guò)數據和機器學(xué)習尋找競爭優(yōu)勢，而阿森納則希望將自己定位為先鋒之一。

邏輯很簡(jiǎn)單，在一個(gè)賽季中，多進(jìn)一個(gè)球或預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，阿爾特塔謹慎地暗示了俱樂(lè )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(gè)組織?！?/p>

“它會(huì )改進(jìn)并為我們提供良好的見(jiàn)解，或者至少是一些值得思考的東西，我不是專(zhuān)家，但這是一個(gè)有價(jià)值的工具，我們開(kāi)發(fā)了一些我們認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?！?/p>

阿森納最重要的發(fā)展之一是其性能模型——由內部開(kāi)發(fā)的定制化、人工智能驅動(dòng)的工具。每天，俱樂(lè )部都會(huì )收集大量數據——例如訓練中的GPS追蹤、比賽統計數據、恢復時(shí)間、沖刺記錄、生物力學(xué)指標，甚至是訓練期間的微小動(dòng)作。

這些人工智能系統不是依賴(lài)視頻片段或靜態(tài)的賽后分析，而是攝取數以萬(wàn)計的數據點(diǎn)，涵蓋訓練和比賽。每個(gè)數據集都輸入到經(jīng)過(guò)訓練的模型中，以回答人類(lèi)無(wú)法解答的具體問(wèn)題——從識別疲勞模式到預測受傷風(fēng)險。

本質(zhì)上，這項技術(shù)使阿森納能夠為即將發(fā)生的事情做好準備，而不僅僅是對已發(fā)生的事情做出反應——這是足球運營(yíng)中微妙但具有革命性的轉變。機器學(xué)習是推動(dòng)這些模型的AI分支，在無(wú)形中蓬勃發(fā)展，它發(fā)現肉眼難以察覺(jué)的模式。

與其設定固定規則，如“如果一名球員跑動(dòng)少于X米，則表示疲勞”，這些模型基于多年的表現數據進(jìn)行訓練，并自行找出相關(guān)性。盡管俱樂(lè )部對其方法保密，《每日郵報》了解到，他們的AI監控集中在多個(gè)關(guān)鍵方面。

其中之一是個(gè)體檔案。每名一線(xiàn)隊和青訓營(yíng)球員都有一個(gè)動(dòng)態(tài)檔案，記錄沖刺機制、恢復率以及疲勞狀態(tài)下生物力學(xué)的變化。這使得阿森納能夠優(yōu)化訓練負荷，因為每個(gè)球員的身體反應不同，并識別出可以通過(guò)定制訓練來(lái)針對的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

另一個(gè)也是最關(guān)鍵的是傷病風(fēng)險和恢復。這一領(lǐng)域塑造了阿森納最近幾個(gè)賽季的表現，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(xiàn)重組并暴露了陣容深度不足的問(wèn)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(shí)前鋒，再次打亂了阿爾特塔的計劃。

阿森納的模型旨在預測風(fēng)險，而不僅僅是應對風(fēng)險，當數據發(fā)出危險信號時(shí)，工作人員就會(huì )傾聽(tīng)。通過(guò)識別肌肉超載或疲勞的早期跡象——加速輕微下降或可能預示腿筋撕裂的機械不平衡等潛在線(xiàn)索——模型可以標記出可能需要調整工作量的球員。

例如，在繁忙的比賽階段之前——比如即將到來(lái)的14天5場(chǎng)比賽，從周日對陣熱刺開(kāi)始——系統可能會(huì )標記出攜帶較高殘余疲勞的球員，從而促使制定個(gè)性化的休息或減少上場(chǎng)時(shí)間。重點(diǎn)簡(jiǎn)單但至關(guān)重要：讓球員保持健康。更少的傷病意味著(zhù)更多的穩定性，而更多的穩定性意味著(zhù)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團隊。在戰術(shù)準備中，機器學(xué)習工具以微觀(guān)細節剖析對手的模式。它們可以評估邊后衛高位壓上時(shí)出現的空隙，或中場(chǎng)球員如何應對逼搶觸發(fā)條件。

這使得分析師能夠提供精確、數據支持的見(jiàn)解，例如：“當對方邊后衛前插時(shí)，中后衛與防守型中場(chǎng)之間的空隙會(huì )被打開(kāi)，我們的10號位球員可以利用這一點(diǎn)?！?/p>

引援也發(fā)生了變化，單純根據進(jìn)球和助攻評判球員的日子早已過(guò)去，阿森納的模型評估的是原始統計數據中看不到的更細微特質(zhì)，例如角色間的適應能力和與阿爾特塔戰術(shù)原則的契合度。

每個(gè)位置都有其身體和技術(shù)藍圖，詳細說(shuō)明所需的強度特征。例如，一名邊鋒可能需要在短時(shí)間內維持特定的強度水平。這意味著(zhù)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——在日益數據驅動(dòng)的轉會(huì )市場(chǎng)中，這是一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢。他們用這個(gè)來(lái)管理一份潛在球員目標清單。

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(lè )部的每一層，從青訓發(fā)展到一線(xiàn)隊恢復，近年來(lái)，俱樂(lè )部加大了數據科學(xué)家和機器學(xué)習工程師的招聘力度，他們現在與分析師和教練并肩工作，將數字轉化為細微差別。

然而，人工智能并不是萬(wàn)能藥。模型的好壞取決于輸入的數據，而足球仍然充滿(mǎn)不可預測的美妙時(shí)刻。個(gè)人的靈光一現或裁判的判罰仍可能違背算法。即便如此，阿爾特塔和他的團隊現在比以往任何時(shí)候都擁有更多支持直覺(jué)的工具。數據與直覺(jué)的結合是槍手認為下一次飛躍的關(guān)鍵所在。

多年來(lái)，他們在阿爾特塔治下的進(jìn)化在球場(chǎng)上顯而易見(jiàn)。但在幕后，阿森納對人工智能的擁抱已經(jīng)在數據室和數字儀表板中悄然成形。而這正是它的強大之處。

它是否能帶來(lái)阿森納追尋了二十多年的冠軍頭銜仍有待觀(guān)察。但有一點(diǎn)是明確的：一個(gè)更聰明、更敏銳的阿森納的基礎已經(jīng)牢固建立，一個(gè)不僅建立在精準之上，還建立在預測之上的未來(lái)。

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