[2E1-GS-10] AI応用：スポーツ

[2E1-GS-10-01] ESN を用いたペナルティキック予測

〇天埜 脩也¹、保坂 亮介¹ (1. 芝浦工業大学)

キーワード：時系列データ、サッカー、エコーステートネットワーク

本研究の目的は、ペナルティキックのキックフォームをAIに学習させ、ボールが左右どちらに飛ぶかを予測し、その判断根拠を得ることである。ペナルティキックでは、ボールを蹴ってからゴールに到達するまでの時間が非常に短いため、ゴールキーパーはキックフォームから予測を行う必要がある。しかし、予測は経験則が中心で科学的根拠に欠ける印象がある。そこで、AIを用いて予測を行うことで、ゴールキーパーの予測に有用な根拠を提供できると考えた。過去の研究では、CNNを用いた手法が試みられていたが、この方法では時系列データ間の関係を十分に考慮することができない。そこで、本研究では、リザーバーコンピューティングの一種であるエコー・ステート・ネットワーク（ESN）を用いて、時系列データ同士の関連性を持たせることで、動作の学習に着目した。その結果、95％以上の精度で予測を行うことができた。今後は、予測におけるエビデンスの抽出や、より複雑な状況への適応に取り組む予定である。