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Vários modelos preveem a Copa do Mundo -- todos favoráveis à Espanha, incapazes de prever surpresas

Tem que admitir, o desenvolvimento da IA realmente avança a passos largos, há dois anos era apenas um conceito, agora já faz parte das nossas vidas, até as previsões da Copa do Mundo abandonaram o modo de apostas cegas de “apostar contra o favorito” e “viver de ilusões de mansões à beira-mar”, passando a um modo de previsão “científico” com vários modelos. Hoje vamos dar uma olhada nas previsões de diferentes modelos para esta edição da Copa:

1. Probabilidade de conquista por autoridades 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 26%. Logo atrás estão a França (probabilidade de 13%-19%) e a atual campeã Argentina (probabilidade de 10,4%-14%), formando o primeiro grupo. Além disso, o jogo EA Sports 《FC26》, através de centenas de simulações, também prevê que a Espanha conquistará seu segundo título mundial na história.‌‌

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

2. Métodos de previsão e fontes de informação

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

‌Modelos de dados e supercomputadores‌: como os modelos da Opta e do Goldman Sachs, que se baseiam em uma vasta quantidade de dados históricos de partidas (como classificações 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, etc., que, além de integrar dados tradicionais, tentam também introduzir fatores psicológicos, ambientais (como o impacto de altitudes elevadas) e outras variáveis na análise.

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