Искусственный интеллект предсказал победителя футбольного первенства планеты

Сборная команда Германии по футболу имеет больше всего шансов занять первое место на грядущем Чемпионате мира, который стартует в Москве 14 июня. Таковы результаты прогноза, сделанного нейронной сетью, которую разработал студент физического факультета Пермского государственного национального исследовательского университета Виктор Закопайло.

В своих исследованиях молодой физик отталкивался от статистических данных, полученных в ходе трех последних чемпионатов. Студенту удалось выяснить, что высокие места, занятые командой на предыдущих мировых первенствах, не обязательно гарантируют попадание в тройку призеров. Гораздо большее значение имеет позиция сборной в группе отбора на текущие соревнования. Другими немаловажными критериями для вычисления победителя оказались такие параметры, как состав команд, опытность тренера, стоимость контрактов с игроками и количество замен в сборной.

Собрав необходимые данные, Виктор Закопайло ввел информацию в программу, которая на основе значимости используемых критериев ранжировала команды. Верхнюю строчку среди потенциальных лидеров заняла сборная Германии. Расчеты показали, что в финале немецкие футболисты встретятся с бразильцами, а на третьем месте окажутся аргентинцы. Сборная команда России расположилась на 27-й позиции в рейтинге 32 лучших футбольных коллективов мира.

Закопайло заявил, что точность прогноза составляет 80%. На исход соревнований может повлиять погода во время решающих матчей, состояние футбольного поля и общий настрой команд на победу. Эти показатели не удалось формализовать и использовать для проведения расчетов искусственным интеллектом. Параллельно с этим компьютерная программа указала на то, что текущая позиция футбольной команды в рейтинге ФИФА является незначительным фактором при прогнозировании победителя.

Ранее владелец российского сервиса спортивной аналитики Iceberg Владислав Мартынов заявил, что использование искусственного интеллекта в спорте позволяет существенно улучшить результаты коллективов в командных играх. Мартынов считает, что на основе данных о физических параметрах участников противоборствующих команд можно оценивать исход спортивных встреч с точностью до 60%.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить