세트피스 개선을 위한 '리버풀'의 AI 활용법

 

 

리버풀은 차기 시즌의 세트피스 전략에 도움을 줄 코칭 어시스턴트를 개발 중인데, 이 어시스턴트는 사람이 아니다.

 

윌리엄 스피어먼은 2023년에 이언 그레이엄의 후임으로 리서치 디렉터가 되었다.

 

스피어먼이 이끄는 리버풀의 분석 부서는 선구적인 작업으로 유명하다.

 

최근에는 코너킥 전략을 짜는 데 있어 인공지능을 활용하며 구글 딥마인드와 협업했다.

 

구글 딥마인드와의 협업은 Nature Communications에 발표된 논문인 'TacticAI: an AI assistant for football tactics'로 이어졌다.

 

두 명의 연구원 Zhe Wang, Petar Velickovic가 이끈 이 프로젝트는 2020-21시즌부터 2023년 1월까지 수집한 9,693개의 코너킥 데이터(프리미어리그)를 활용하였다.

 

여기에는 각 선수의 키, 몸무게, 스타팅 위치, 코너킥 루틴 동안의 움직임 같은 정보가 담겨 있다.

 

각 선수의 정보를 바탕으로 연구원들은 특정 코너킥 세팅에서 어떤 결과가 발생할 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있었다.

 

어떤 선수가 볼을 받을 가능성이 높은지, 실행된 시퀀스가 슈팅으로 이어질지 등이 그 예다.

 

시퀀스를 실행하면, 분석으로 그 시퀀스와 비슷한 루틴이 과거에 성공하였는지 파악할 수 있는 자료를 얻을 수 있다.

 

중요한 점은 TacticAI가 이 분석을 바탕으로 코너킥 성과를 개선할 수 있는 전략을 제안할 수 있다는 것이다.

 

특정 코너킥에서 슈팅 허용 가능성을 줄이기 위해 선수들의 위치나 신체 방향을 잡아주는 것이 그 예다.

 

아래 그래픽은 코너킥 수비 상황에서 선수들의 위치 조정을 위해 TacticAI가 제안한 네 가지 안이다.

 

 

 

어시스턴트 코치들, 비디오 분석가들, 데이터 과학자들을 포함한 리버풀의 전문가들은 기존의 코너킥 루틴과 TacticAI가 제안한 루틴을 구별하지 못했고, TacticAI가 제안한 루틴이 기존의 코너킥 시퀀스보다 90% 더 선호되었다.

 

이는 이 모델의 능력을 입증하는 증거이며, 세트피스 전술 구조 내에서 개선점을 제시하는 데 얼마나 효과적인지 보여준다.

 

위의 그래픽에서 볼 수 있듯이, TacticAI가 제안한 조정 사항은 미묘한 것처럼 보일 수 있지만, 공동 책임 연구원 Petar Velickovic는 이러한 제안이 현대 축구와 잘 맞아떨어진다고 강조한다.

 

거리, 타이밍, 디시전 메이킹에서의 작은 변화가 성패를 가를 수 있다.

 

 

 

Petar Velickovic 曰:

 

"선수에게 왼쪽이나 오른쪽으로 2~3미터 이동하라고 말하는 것이 목적은 아니다."

 

"상대적으로 사소한 부분인 선수의 위치, 방향, 속도를 약간 조정하는 것이다."

 

"이러한 조정은 의도된 것이다."

 

 

 

구글 딥마인드와의 프로젝트에서 리버풀의 핵심 목표 중 하나는 코치와 분석가의 작업 속도를 돕는 툴을 제공하는 것이다.

 

전력 분석가들은 경기 전에 수백 개의 비디오를 본다. 시간을 쏟아붓는 일이다.

 

상대의 것과 비슷한 루틴을 선별하고 수비 전략을 짜주는 TacticAI의 능력은 정말 강력하다.

 

결론 도출에 필요한 시간을 더욱 줄이면서 수천 개의 사례를 바탕으로 편향되지 않은 객관적 전술 접근법을 제시한다.

 

 

 

Petar Velickovic 曰:

 

"이 툴은 코치가 패턴을 더 빨리 발견할 수 있게 설계되었다."

 

"코치들은 22명의 선수가 있는 복잡한 상황을 살펴본다. 그리고 특정 전략의 성패를 가르는 핵심 요소가 무엇인지, 담당 선수가 누구인지를 파악해야 한다."

 

"방어 쪽의 모든 선수에 대한 조정 사항을 바로 생성하는 이 시스템을 활용하면, 코치가 집중력을 발휘하여 특정 수비수의 잘못을 즉시 발견할 수 있다. 이는 활용에 있어 하나의 예시다."

 

"수비수가 잘못을 저지르는 상황이 많은 상황에서 발생한다면, 코치는 코칭 과정에서 그 문제를 해결할 수 있다."

 

"상대 선수가 잘못하는 경우에는 그 결점을 이용한 전략을 짤 수 있다."

 

 

 

이번 연구는 그런 접근법의 잠재적 활용성을 검토한 것으로, 아직은 리버풀의 경기 분석에 도입되지 않았다.

 

하지만 세트피스 전담 코치의 증가는 많은 구단이 세트피스의 중요성을 점차 인식하고 있음을 보여준다. 지난 시즌 프리미어리그 전체 득점의 28%가 세트피스 상황에서 나왔다.

 

Petar Velickovic는 이번 작업이 가져올 수 있는 미세한 영향력이 결정적일 수 있다고 본다.

 

 

 

Petar Velickovic 曰:

 

"우리는 코너킥에서 무슨 일이 일어날지 정확히 예측할 수 없다."

 

"그렇지만 득점 확률을 1%라도 늘리거나 실점 확률을 1%라도 줄인다면, 시즌 단위에서 엄청난 차이를 만들 수 있다."

 

 

 

궁극적으론 트렌트 알렉산더-아널드가 세트피스에서 제공하는 정교한 킥이 설계된 루틴을 실행하는 데 있어 핵심 요소다.

 

세트피스 전문가 Gianni Vio는 이전에 The Athletic과의 인터뷰에서 <세트피스에서 제일 중요한 선수는 키커다>라고 말한 적 있다.

 

데이터 모델은 코치들에게 유용할 수 있지만, 탄탄한 킥이 없으면 시퀀스는 깨진다.

 

지난 시즌 통계는 리버풀이 코너킥 상황에서의 득점 성공률을 개선할 수 있음을 시사한다.

 

코너킥 100번당 4.2골로 2018-19시즌 이후 최악의 수치를 기록했다.

 

전체적으로 코너킥 100번당 득점수와 실점수가 리그 평균값과 거의 일치했다.

 

 

이번 프로젝트는 리버풀이 구글 딥마인드와 함께한 다년간의 여정에서 마지막 이정표였다.

 

이 협업은 축구 분석의 경계를 넓히며 우위를 점하고자 하는 리버풀의 끊임없는 열망을 보여준다.

 

구글 딥마인드와의 파트너십은 2021년으로 거슬러 올라간다. 이들의 작업은 축구 전술에서의 AI, 페널티킥 분석에서의 AI 활용과 관련된 두 편의 논문 발표로도 이어졌다.

 

축구 전술은 끊임없이 진화한다. 그러므로 코너킥 분석은 지속적으로 최신화되어야 하는 역동적 과정이다.

 

2015년 최적의 전략이 오늘날에는 아닐 수 있고, 분데스리가 최고의 전략이 프리미어리그에서는 아닐 수 있다.

 

더 많은 시즌 데이터와 더 폭넓은 리그 데이터를 통해 발전할 수 있는 이번 AI 모델의 잠재력은 분석가들로 하여금 전술적 접근법 및 전략적 의사결정에 있어 새로운 차원을 끌어낼 수 있다.

 

AI의 핵심은 인간이 일반적으로 수행하는 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있는 능력에 있다.

 

AI의 성장, 특히 ChatGPT, Claude, Google Gemini 같은 플랫폼을 통한 생성형 AI의 성장은 전 세계적으로 여러 산업에서 두드러지고 있다.

 

이런 플랫폼들은 코치와 분석가가 툴로 활용하기에 훌륭한 자산이다. 하지만 이것들이 인간의 전문성을 대체해선 안 된다.

 

데이터가 축구에서 확고한 위치를 차지하고 있긴 하지만, 객관적 분석과 주관적 분석의 결합은 코치진의 경기 중 의사결정을 최적으로 이끄는 방법이다.

 

기계가 축구하는 세상에 우리(인간)가 들어가고 있는 건 아니다.

 

적어도 지금은 그렇다.