FIFA World Cup 2026 Winner : ఫిఫా వరల్డ్ కప్ విజేతను అంచనా వేసిన ఏఐ టెక్నాలజీ, సూపర్ కంప్యూటర్ లెక్కల ప్రకారం ఈసారైనా ఆ జట్టు కల నెరవేరుతుందా!
ఆధునిక మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆల్గారిథమ్ సహాయంతో యూనివర్సిటీ ఆఫ్ ఇ Innsbruck ప్రొఫెసర్ 2026 ఫిఫా వరల్డ్ కప్ విన్నర్‌ను ప్రిడిక్ట్ చేశారు.
Machine Learning Process For Football World Cup Prediction: ఫుట్‌బాల్ ప్రపంచకప్ మ్యాచ్‌లు అనగానే గతంలో విజేతలను అంచనా వేయడానికి 'పాల్ ది ఆక్టోపస్' లాంటి జీవులను వాడేవారు. కానీ ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) కాలంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీతో విజేతలను మరింత పక్కాగా గెస్ చేస్తున్నారు. ఆస్ట్రియాలోని యూనివర్సిటీ ఆఫ్ ఇ Innsbruck స్టాటిస్టిక్స్ ప్రొఫెసర్ అచిమ్ జైలీస్ తన సరికొత్త ఆల్గారిథమ్ ద్వారా ఈసారి కప్ గెలిచే టీమ్ ఏదో లెక్కలు వేశాడు. బుక్‌మేకర్ల నాలెడ్జ్, స్టాటిస్టికల్ మోడల్స్, ఎక్స్‌పర్ట్ డేటాను బేస్ చేసుకుని ఈ ప్రెడిక్షన్ చేశాడు.
విన్నర్‌ను తేల్చిన రెండు అంచెల ప్రాసెస్..
ఈ ఏఐ ఆల్గారిథమ్ ప్రధానంగా రెండు స్టెప్స్‌లో పనిచేస్తుందని ప్రొఫెసర్ అచిమ్ వివరించాడు. మొదటి స్టెప్‌లో భాగంగా అన్ని జట్ల స్ట్రెంత్, ప్లేయర్స్ కెపాసిటీని అంచనా వేయడానికి అడ్వాన్స్‌డ్ స్టాటిస్టికల్ మోడల్స్, బుక్‌మేకర్ల ఇన్సైట్స్, ట్రాన్స్‌ఫర్ మార్కెట్ డేటాను మిక్స్ చేశారు. రెండో స్టెప్‌లో ఒక ప్రత్యేక మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆల్గారిథమ్ ఈ డేటా మొత్తాన్ని సింక్రొనైజ్ చేసి అవుట్‌పుట్ ఇచ్చింది. టోర్నమెంట్ ఏ విధంగా సాగుతుందో క్లియర్ గా తెలుసుకోవడానికి ఈ సిమ్యులేషన్‌ను ఏకంగా 100,000 సార్లు రన్ చేశారు. ఏదేమైనా కేవలం కొన్ని ఆల్గారిథమ్స్ ద్వాారా విన్నర్ ను ప్రిడిక్ట్ చేయలేమని, టోర్నీ జరుగుతున్న కాలంలో ఏ జట్ట బాగా ఆడితే ఆ జట్టు గెలుపొందుతుందని నిపుణులు పేర్కొంటున్నారు.
రేసులో ముందున్న టాప్ జట్లు ఇవే..
ఈ సూపర్ కంప్యూటర్ సిమ్యులేషన్స్ ప్రకారం, స్పెయిన్ జట్టు 14.5 శాతం విన్నింగ్ ప్రాబబిలిటీతో టైటిల్ ఫేవరెట్‌గా నిలిచింది. దీని తర్వాత ఇంగ్లాండ్, ఫ్రాన్స్ జట్లు చెరో 12.4 శాతంతో రెండో స్థానంలో ఉన్నాయి. హోస్ట్ కంట్రీ రేసులో ఉన్న జర్మనీ 11.2 శాతంతో గట్టి పోటీ ఇస్తోంది. వీటితో పాటు క్రిస్టియానో రొనాల్డోకు చెందిన పోర్చుగల్ టీమ్‌కు 8.9 శాతం, లియోనెల్ మెస్సీ అర్జెంటీనా జట్టుకు 8.2 శాతం గెలిచే అవకాశాలు ఉన్నట్లు ఏఐ లెక్కలు తేల్చింది.
ఆల్గారిథమ్ వాడిన నాలుగు ముఖ్యమైన వేరియబుల్స్..
ఈ అంచనా కోసం ప్రొఫెసర్ నాలుగు రకాల డేటాను పరిగణనట్లోకి తీసుకున్నాడు. మొదటిది, గత ఎనిమిదేళ్లలో ఆయా దేశాలు ఆడిన అన్ని అంతర్జాతీయ మ్యాచ్‌ల రికార్డులు. రెండోది, రాబోయే టోర్నమెంట్‌పై గ్లోబల్ బుక్‌మేకర్లు ఇచ్చిన కొటేషన్స్. మూడోది, క్లబ్ లెవెల్ లో, నేషనల్ లెవెల్ లో ప్లేయర్స్ చేసిన గోల్స్ కాంట్రిబ్యూషన్ రేటింగ్స్. చివరిగా ట్రాన్స్‌ఫర్ మార్కెట్ వెబ్‌సైట్ నుంచి సేకరించిన ఆటగాళ్ల ప్రస్తుత మార్కెట్ వాల్యూ, వారి ఫ్యూచర్ పొటెన్షియల్. వీటన్నింటినీ బేస్ చేసుకునే ఈ విన్నర్ ప్రెడిక్షన్ సాధ్యమైంది.
Before You Go
Bhuvneshwar Kumar Disastrous T20 Comeback | రీ-ఎంట్రీలో భువి ఘోర రికార్డు
టాప్ హెడ్ లైన్స్
ట్రెండింగ్ వార్తలు
