El sistema ideado por Andreas Groll y sus compañeros se basa en una combinación de aprendizaje automático y estadísticas convencionales, un método llamado enfoque de “bosque aleatorio”. En concreto, modelan el resultado de cada partido y usan los resultados para deducir el curso más probable que seguirá la competición.


Ingenieros de Universidad Técnica de Dortmund en Alemania han ideado un sistema de machine learning (inteligencia artificial) para predecir el equipo que ganará el Mundial de Fútbol que empieza este jueves en Rusia. Y sus predicciones, casualmente, señalan a la selección alemana como la favorita para ganar.

Este sistema de machine learning (en castellano, aprendizaje automatizado, una de las formas de inteligencia artificial) da como resultado unas predicciones algo diferentes a las de los corredores de apuestas o otros medios. Así, por ejemplo, el método usado por Groll escoge a España como el ganador más probable, con una probabilidad del 17,8 por ciento.

Según el estudio, si Alemania supera la fase de grupos, es más probable que se enfrente a una fuerte oposición en la fase eliminatoria. Por esto, el método del “bosque aleatorio” calcula que las posibilidades de Alemania de alcanzar los cuartos de final son del 58%. Por el contrario, es poco probable que España se enfrente a una fuerte oposición en los últimos 16 partidos, por lo que tiene un 73% de posibilidades de alcanzar los cuartos de final.

Así pues, se prevé que las selecciones española y alemana lleguen a jugar la final del Mundial. “España tiene ligeramente más ventaja con respecto a Alemania, principalmente debido al hecho de que Alemania tiene una oportunidad comparativamente alta de abandonar en la ronda de dieciséis”, explica Groll.

En este sentido, en el caso de la Selección argentina, predice que saldrá primera en la fase de grupos, tiene altas probabilidades de llegar a octavos de final (81,6 por ciento) y sólo 50,5 por ciento de llegar a cuartos, donde seguramente será eliminada.