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　　职业体育团队在数据分析上投入数百万美元，使用先进的追踪系统研究场上的每一次冲刺、传球和决策。然而，这些分析结果是行业机密，导致许多体育项目难以被研究人员深入研究。

　　现在，滑铁卢大学的两位研究人员，David Radke 博士和 Kyle Tilbury，正在利用人工智能来平衡竞争的环境。这项研究“模拟追踪数据以推进体育分析研究”发表在第24届国际自主代理与多代理系统会议的论文集中，并已在 arXiv 预印本服务器上发布。

　　研究人员通过 谷歌研究足球 的强化学习环境，开发了一个可以无限模拟和记录足球比赛的系统。

　　为了开始这项工作，他们生成并保存了来自3000场模拟足球比赛的数据，形成了一个丰富复杂的数据集，包含传球、进球和球员移动，供研究人员进行研究。

　　“虽然研究人员可以获取大量关于像棒球这样的回合制运动的数据，但像足球和冰球这样的连续对抗性运动则更难以分析，”Radke最近获得了滑铁卢大学计算机科学博士学位，现在是NHL芝加哥黑鹰队的高级研究科学家。

　　“虽然AI生成的球员可能并不会像利昂内尔·梅西那样踢球，但这些生成的模拟数据集对开发体育分析工具依然非常有用。”

　　由该团队生成的数据集对研究人员、热爱体育的粉丝和可能无法广泛获取专有体育数据的小型研究团队特别有用。

　　滑铁卢大学计算机科学博士生蒂尔伯里表示：“让研究人员能够获取这些数据，将带来各种机会。这意味着对这种体育分析数据的获取变得更加平等。”

　　“虽然该团队生成的数据集对体育爱好者来说特别有趣，但它们对人工智能研究也有更深远的影响。”

　　“我们在建模体育情境中人类行为的复杂性方面做得越好，这对人工智能研究的帮助就越大。而更先进的多智能体系统则能帮助我们更好地理解入侵游戏的体育。”

　　拉德克和团队相信，体育分析的未来依赖于跟踪数据的进展。因此，他们希望对没有跟踪数据的体育研究感兴趣的研究人员能够利用他们的数据集和资源，积累处理这类数据的经验。

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