La inteligencia artificial apunta a Brasil como favorito en Qatar

Brasil, con una probabilidad de ganar de un 15 %, serĆ­a la selecciĆ³n favorita para hacerse con la Copa del Mundo de Qatar, segĆŗn los cĆ”lculos de un equipo de cientĆ­ficos con la ayuda del aprendizaje automĆ”tico.

TambiĆ©n tienen ā€œmuchas posibilidades de ganar el tĆ­tuloā€ las selecciones de Argentina (11,2 %); PaĆ­ses Bajos (9,7 %); Alemania (9,2 %) y Francia (9,1%), seguidos de EspaƱa con un 7,5 %, segĆŗn un estudio de las universidades de Innsbruck (Austria); Gante (BĆ©lgica); Luxemburgo, y las universidades tĆ©cnicas de Dortmund y MĆŗnich (Alemania).

El pronĆ³stico combina varios modelos estadĆ­sticos sobre la ā€œfuerza de juegoā€ de los equipos con informaciĆ³n sobre la estructura de los mismos (como el valor de mercado o el nĆŗmero de jugadores de la Champions League), asĆ­ como factores socioeconĆ³micos del paĆ­s de origen (poblaciĆ³n o producto interior bruto).

ā€œEsta vez, el Mundial se ve enturbiado por muchos problemas Ć©ticos y deportivos que no podemos ignorar. Sin embargo, por razones cientĆ­ficas, hemos decidido utilizar nuestro enfoque de aprendizaje automĆ”tico, que hemos utilizado con Ć©xito en anteriores torneos, para hacer pronĆ³sticos probabilĆ­sticosā€, dijo uno de los autores, Achim Zeileis, citado por la Universidad de Insbruck.

Simularon 100.000 veces

Con los valores predichos por el modelo de los cientƭficos, el mundial entero fue simulado 100.000 veces: partido por partido, siguiendo el sorteo del torneo y todas las reglas de la FIFA, lo que da como resultado las probabilidades con las que los equipos pasarƔn a las distintas rondas del torneo y, finalmente, ganen el campeonato.

Los autores que su estudio proporciona ā€œprobabilidades, no certezas. Una probabilidad de ganar del 15 % tambiĆ©n implica una probabilidad del 85% de no ganarĀ».

El Mundial de Qatar es particularmente interesante desde un punto de vista cientĆ­fico debido a la fecha inusual, al jugarse en invierno, por las altas temperaturas en verano.

En los meses de invierno, todas las grandes ligas de fĆŗtbol de Europa y SudamĆ©rica tienen que interrumpir su calendario habitual de partidos para adaptarse al torneo, lo que da menos tiempo a las selecciones nacionales para prepararse y los jugadores tendrĆ”n menos tiempo para recuperarse antes y despuĆ©s del evento.

Condiciones climƔticas

AdemĆ”s, las condiciones climĆ”ticas extremas aumentan el riesgo de lesiones, explicĆ³ Zeileis. Por lo tanto, tener un equipo con muchos jugadores en las ligas internacionales -como la Champions League, la Europa League o la Europa Conference League- ā€œpodrĆ­a resultar ser mĆ”s desventaja que ventaja este aƱoā€.

ā€œTodos estos factores hacen que sea mĆ”s difĆ­cil predecir cĆ³mo resultarĆ” el torneo, ya que las variables que fueron muy significativas en anteriores Mundiales podrĆ­an no funcionar bien o funcionar de forma diferenteā€, indicĆ³ Andreas Groll, otro de los firmantes de la investigaciĆ³n que publica Reports an Proceedings.

El cĆ”lculo de los cientĆ­ficos se basa en cuatro fuentes de informaciĆ³n: un modelo estadĆ­stico para la ā€œfuerza de juegoā€ de cada equipo, basado en todos los partidos internacionales de los Ćŗltimos ocho aƱos y otro para la ā€œfuerza de juegoā€ de los equipos, basado en las cuotas de apuestas de 28 casas de apuestas

La tercera base es la informaciĆ³n adicional sobre los equipos, como el valor de mercado, y sus paĆ­ses de origen -por ejemplo el tamaƱo de la poblaciĆ³n- y la cuarta es un modelo de aprendizaje automĆ”tico que combina las distintas fuentes y las optimiza paso a paso. EFE

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