Quem vencerá a Copa do Mundo de 2026?

Embora ninguém possa responder a essa pergunta com certeza, ela representa um excelente desafio para pesquisadores que trabalham com inteligência artificial, modelagem estatística e análise de dados.

Foi essa pergunta que motivou pesquisadores do Analytics for Competitive Excellence (ACE) Laboratory, iniciativa conjunta do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação (PESC) da Coppe/UFRJ e do Cefet/RJ.

Como funciona o modelo
O grupo desenvolveu um modelo matemático baseado em aprendizado de máquina, modelagem estatística e simulações computacionais. Para isso, utilizou um banco de dados com aproximadamente 9.600 partidas internacionais disputadas desde 2005. Três algoritmos de aprendizado de máquina analisaram o desempenho recente e o histórico das seleções para estimar o número esperado de gols em cada confronto.

Essas estimativas foram convertidas em probabilidades de vitória, empate ou derrota por meio de modelos estatísticos e, posteriormente, inseridas em um sistema de simulação baseado no método de Monte Carlo, que reproduziu todo o chaveamento da Copa do Mundo 20 mil vezes.

A combinação de múltiplos algoritmos foi adotada para reduzir vieses individuais e aumentar a robustez das análises, uma estratégia amplamente utilizada em aplicações de inteligência artificial.

O objetivo do estudo foi testar metodologias, comparar algoritmos e compreender até que ponto diferentes técnicas de ciência de dados conseguem representar fenômenos complexos e altamente incertos, como uma Copa do Mundo.

O que os resultados mostram
Entre os cenários simulados, o Brasil figura entre os cinco países com maiores chances de vencer a competição e a Espanha aparece como a seleção com maior probabilidade de conquistar o título, seguida por França, Argentina e Inglaterra. Mas os pesquisadores fazem questão de destacar um ponto fundamental: probabilidades não são previsões definitivas.

Mesmo as seleções favoritas estão longe de ter vitória garantida. Em um torneio tão competitivo, diversos fatores podem influenciar o desfecho da competição. Lesões, desempenho momentâneo, decisões táticas, arbitragem, confrontos específicos e até acontecimentos aleatórios podem mudar completamente o rumo do torneio.

Aprendizado além do futebol
Ao desenvolver e testar modelos preditivos, pesquisadores aprendem não apenas sobre os dados analisados, mas também sobre as limitações das próprias ferramentas.

Entender onde um modelo funciona, onde ele falha e quais são suas incertezas é parte essencial do processo científico.

Nesse sentido, a Copa do Mundo oferece um laboratório interessante: um ambiente rico em dados, mas marcado por um grau de imprevisibilidade que desafia qualquer algoritmo. Esse equilíbrio entre informação abundante e incerteza torna o torneio um campo fértil para testar e aperfeiçoar modelos analíticos.

Probabilidades não são certezas
O estudo reforça uma das principais lições da ciência de dados: modelos matemáticos ajudam a compreender cenários e a estimar tendências, mas não eliminam a incerteza.

Em competições esportivas — assim como em muitos problemas do mundo real — o valor está menos em acertar exatamente o resultado final e mais em desenvolver ferramentas capazes de interpretar informações complexas, testar hipóteses e apoiar a tomada de decisões.

Sobre o ACE Laboratory
O Analytics for Competitive Excellence (ACE) Laboratory é uma iniciativa conjunta do PESC/Coppe/UFRJ e do Cefet/RJ voltada ao desenvolvimento de pesquisas e atividades de ensino em análise de desempenho esportivo. O laboratório utiliza ciência de dados, inteligência artificial e métodos computacionais para apoiar atletas, equipes e pesquisadores, aproximando o rigor acadêmico das aplicações práticas no esporte.

O modelo apresentado é uma das metodologias desenvolvidas pelo grupo para analisar a Copa do Mundo de 2026. Novos estudos deverão comparar diferentes abordagens de previsão e acompanhar a evolução das seleções.

⚠️ Atenção
Este estudo foi desenvolvido exclusivamente para fins acadêmicos e de pesquisa, com o objetivo de testar e aperfeiçoar modelos de ciência de dados. O futebol é imprevisível, e os resultados apresentados representam estimativas probabilísticas, não previsões definitivas. As análises não constituem recomendação, incentivo ou orientação para apostas de qualquer natureza.

Saiba mais: https://ac3lab.github.io/blog/2026/ace_lab_predictions_en/