La inteligencia artificial apunta a Brasil como favorito en Qatar

También tienen “muchas posibilidades de ganar el título” las selecciones de Argentina (11,2 %); Países Bajos (9,7%); Alemania (9,2%) y Francia (9,1%), seguidos de España con un 7,5%, según un estudio de las universidades de Innsbruck (Austria); Gante (Bélgica); Luxemburgo, y las universidades técnicas de Dortmund y Múnich (Alemania).

El pronóstico combina varios modelos estadísticos sobre la “fuerza de juego” de los equipos con información sobre la estructura de los mismos (como el valor de mercado o el número de jugadores de la Champions League), así como factores socioeconómicos del país de origen (población o producto interior bruto).

“Esta vez, el Mundial se ve enturbiado por muchos problemas éticos y deportivos que no podemos ignorar. Sin embargo, por razones científicas, hemos decidido utilizar nuestro enfoque de aprendizaje automático, que hemos utilizado con éxito en anteriores torneos, para hacer pronósticos probabilísticos”, dijo uno de los autores, Achim Zeileis, citado por la Universidad de Insbruck.

Con los valores predichos por el modelo de los científicos, 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 pasarán a las distintas rondas del torneo y, finalmente, ganen el campeonato.

Los autores que su estudio proporciona “probabilidades, no certezas. Una probabilidad de ganar del 15% también implica una probabilidad del 85% de no ganar".

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

“Todos estos factores hacen que sea más difícil predecir cómo resultará el torneo, ya que las variables que fueron muy significativas en anteriores Mundiales podrían no funcionar bien o funcionar de forma diferente”, indicó Andreas Groll, otro de los firmantes de la investigación que publica Reports an Proceedings.

El cálculo de los científicos se basa en cuatro fuentes de información: un modelo estadístico para la “fuerza de juego” de cada equipo, basado en todos los partidos internacionales de los últimos ocho años y otro para la “fuerza de juego” de los equipos, basado en las cuotas de apuestas de 28 casas de apuestas

La tercera base es la información adicional sobre los equipos, como el valor de mercado, y sus países de origen -por ejemplo, el tamaño de la población- y la cuarta es un modelo de aprendizaje automático que combina las distintas fuentes y las optimiza paso a paso.