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Vários modelos preveem a Copa do Mundo -- todos apostando na Espanha, incapazes de prever surpresas

É preciso admitir que o desenvolvimento da IA realmente avança a passos largos, há dois anos ainda era apenas um conceito, e agora já entrou em nossas vidas, até as previsões da Copa do Mundo abandonaram o modo de apostas cegas de “apostar contra o favorito” e passaram a usar modelos de previsão “científicos”, hoje vamos conferir as previsões de vários modelos para esta edição da Copa:

Uma, probabilidade de conquista e equipes favoritas

De acordo com vários modelos de dados confiáveis e análises de IA,‌ a equipe da Espanha é amplamente vista como a principal favorita ao título nesta Copa do Mundo‌. O supercomputador Opta prevê uma probabilidade de 16,1% de vitória, enquanto o modelo do Goldman Sachs chega a uma probabilidade de até 26%. Logo atrás estão a França (probabilidade de 13%-19%) e a campeã defensora Argentina (probabilidade de 10,4%-14%)‌, formando junto com a Espanha o primeiro grupo de favoritas. Além disso, o jogo EA Sports 《FC26》, por meio de centenas de simulações, também prevê que a Espanha conquistará seu segundo título mundial na história.‌‌

Outras equipes tradicionais como Inglaterra, Brasil, Portugal e Alemanha estão no segundo grupo, com probabilidades de vitória entre 3%-11%. Vale destacar que a Noruega (probabilidade de 3,5%) é vista como a maior potencial surpresa, graças à combinação de ataque com Haaland e Ødegaard. E a equipe do Marrocos também é unanimemente considerada por vários modelos de IA como uma possível surpresa, podendo repetir a performance de semifinalista na última Copa.‌‌

Dois, métodos de previsão e fontes de informação

As previsões atuais da Copa do Mundo dependem principalmente de alguns métodos, cada um com seu foco:

‌Modelos de dados e supercomputadores‌: como os modelos do Opta e do Goldman Sachs, que se baseiam em uma enorme quantidade de dados históricos de partidas (como classificação Elo), estado recente das equipes, força dos jogadores, entre outros indicadores quantitativos, realizando dezenas de milhares de simulações de Monte Carlo para determinar probabilidades.

‌Análise de grandes modelos de IA‌: incluindo GPT-4, Claude, DeepSeek, entre outros, que, além de integrar dados tradicionais, tentam também introduzir fatores psicológicos, ambientais (como o impacto de altas altitudes) e outras variáveis na análise.

‌Simulações de jogos e experiências históricas‌: por exemplo, o jogo de futebol da EA Sports, que realiza previsões por meio de simulações completas de partidas, tendo acertado o campeão nas últimas quatro edições.‌‌