PRIJE početka Svjetskog prvenstva u nogometu znanstvenici Tehničkog sveučilišta u Dortmundu, Sveučilišta u Ghentu i Tehničkog sveučilišta u Münchenu odlučili su novim metodama, uz pomoć umjetne inteligencije, provesti simulacije cjelokupnog natjecanja 100.000 puta, kako bi predvidjeli razne tokove natjecanja i moguće pobjednike.

Prognoza pobjednika SP-a

Svjetsko nogometno prvenstvo 2018. u Rusiji jedan je od najgledanijih sportskih događaja u povijesti, popularniji čak i od Olimpijskih igara. Zbog toga potencijalni pobjednici pobuđuju značajan interes, piše MIT Technology Review.

Jedan način procjene mogućih ishoda je iz koeficijenata u kladionicama. Kladionice koriste profesionalne statističare za analizu opsežnih baza podataka rezultata tako da procjenjuju vjerojatnosti različitih ishoda svake pojedine utakmice. Tako kladionice mogu ponuditi koeficijente za sve utakmice koje će se odigravati u sljedećih nekoliko tjedana, kao i koeficijente za potencijalne pobjednike.

Naša matematičarka doc. dr. sc. Franka Miriam Brueckler sa zagrebačkog PMF-a, koja za Index prvenstvo prati iz znanstvene perspektive, kaže da su koeficijenti u kladionicama u teoriji recipročne vrijednosti vjerojatnosti.

''Primjerice, koeficijent 2 znači da je vjerojatnost procijenjena s ½ = 50 %. No kako bi neovisno o ishodu osigurale zaradu, kladionice nude niže koeficijente od realnih, tj. precjenjuju vjerojatnosti. Na primjer, trenutni koeficijenti jedne kladionice za utakmicu Rusija - Hrvatska su 4 za pobjedu Rusije (vjerojatnost 25 %), 3 za neodlučeni ishod (vjerojatnost 33,33 %) i 2,25 za pobjedu Hrvatske (vjerojatnost 44,44 %). Kad zbrojimo te vjerojatnosti dobijemo 102,78 %, što je više od 100 %. Sigurno je da će ili Rusija pobijediti ili igrati neodlučeno ili će Hrvatska pobijediti. Stoga ovih 2,78 % viška osiguravaju zaradu kladionice'', tumači Brueckler.

Još bolju procjenu dobivamo uzimanjem u obzir koeficijenata iz više različitih kladionica. Prema toj metodi Brazil je prije početka prvenstva bio glavni favorit za osvajanje Svjetskog nogometnog prvenstva 2018., s vjerojatnošću od 16,6 %, a slijedile su ga Njemačka (12,8 %) i Španjolska (12,5 %).

Primjena umjetne inteligencije u prognozi ishoda

No posljednjih su godina znanstvenici razvili i tehnike umjetne inteligencije, konkretno: strojnog učenja, koje bi mogle nadmašiti uobičajene statističke pristupe. Kako te nove tehnike predviđaju mogući ishod ovogodišnjeg Svjetskog prvenstva?

Odgovor na to daje nam rad Andreasa Grolla s Tehničkog sveučilišta u Dortmundu u Njemačkoj i njegovih kolega. Oni su razvili kombinaciju strojnog učenja i uobičajene statistike kako bi došli do mogućeg favorita. Njihove analize koristile su strojno učenje i temeljile predviđanje na raznim čimbenicima, uključujući FIFA-ino rangiranje reprezentacija svake zemlje te koeficijente iz kladionica za određivanje konačnog pobjednika. Među potencijalno važne čimbenike uključili su čak i BDP, broj reprezentativaca koji igraju u Ligi prvaka, broj stanovnika zemlje, nacionalnost izbornika itd.

Brueckler kaže da je njihova metoda nazvana ''random forest'', odnosno metodom slučajne šume.

''Naziv je dobila jer se ishodi slijeda odluka - izbora, mogućih alternativa i sl.- mogu prikazati dijagramima koji se u matematici nazivaju stablima. Tradicionalno bi se ispitivale sve mogućnosti od početnog stanja do rezultata, što može dovesti do akumuliranja pogrešaka. U ovoj novoj metodi se slučajno odabire put od početnog stanja do konačnog rezultata. Ako se to napravi puno puta i statistički evaluira, ne samo da se smanjuje akumuliranje pogrešaka nego se mogu identificirati i faktori koji jače utječu na konačni ishod'', tumači Brueckler.

Kao najvažniji čimbenici, oni koji najviše utječu na konačni ishod prvenstva, ispostavili su se: rangiranja dobivena drugim metodama (primjerice, temeljem kladioničkih koeficijenata), položaj na FIFA-inoj rang ljestvici, ali i BDP zemlje i brojevi igrača Lige prvaka, dok su se kao manje utjecajni faktori pokazali broj stanovnika zemlje i nacionalnost izbornika.

Brueckler ističe da u ovoj metodi novost nije toliko mogućnost pouzdanije procjene, koliko to što ona obećava bolje uzimanje u obzir pojedinačnih faktora na putu do finala. 

''Rezultat Grolla i kolega važan je ne samo kao potencijalno nov, efikasniji način procjenjivanja vjerojatnosti ishoda prvenstava u nogometu nego i drugih situacija u kojima konačni rezultat ovisi o nizu unaprijed nepredvidljivih izbora'', zaključila je naša matematičarka.