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　　点球大战通常是足球比赛的决胜时刻，但守门员的实时反应在很大程度上基于直觉判断，一篇近日公布于预印本平台arXiv的论文为此提供了智能手段。经过1000多条点球视频训练，一个深度学习模型能够比守门员更好地预测足球向哪个方向移动。

　　“我们想探索机器学习能否通过罚球者的身体动作预测射门方向。”论文第一兼通讯作者、西班牙加那利群岛拉斯帕尔马斯大学的David Freire-Obregn说。他和同事从西班牙电视转播的线个视频可供人工智能（AI）模型分析，其余则因模糊、过短或遮挡而被弃用。

　　每个视频片段都被“投喂”到22个深度学习模型中。这些模型必须基于视频画面，根据球员罚球使用左脚还是右脚猜测球会被踢向左侧、右侧还是中路。

　　表现最佳的模型能够以52%的准确率识别球将被踢向哪个方向，这比线%的准确率要高。当研究人员去掉使用较少的“中路”选项后，模型的准确率上升到64%，比同等信息条件下的人类守门员高出近10个百分点。

　　令研究人员感到惊讶的是，在球被真正踢出之前，竟然有那么多细微的动作线索可以揭示球员的意图。Freire-Obregn表示，他希望这些信息能够对守门员的训练有所帮助，不过要在比赛中应用AI预测点球方向还存在许多挑战。

　　研究团队打算继续探索点球的可能性。Freire-Obregn说：“接下来，我们还将研究能否仅从罚球者射门前的动作进行预测，如果可行，在保持有意义的准确率的前提下，能够提前多久做出这样的预测。”（王体瑶）