sport.ba @sport.ba
Svjetsko prventstvo privlači pažnju svih sfera društvenog života, pa su i teoretičari ishoda pobjednika Mundijala uključeni u zbivanja. 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.
NA koji način sve to funckioniše?
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 sume.
''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. Je li umjetna inteligencija budućnost svega, pa i sfere fudbala, ne znamo ali očito je da u mnogome može olakšati određene poslove razvijanjem svojih metoda.
(Sport.ba)
