Een supercomputer van Advanced Poker Training simuleerde één miljoen scenario's voor de finaletafel van het 2026 WSOP Main Event. Ontdek wie volgens de AI de grootste kans heeft om wereldkampioen poker te worden.
De negen overgebleven spelers maken zich op voor de finaletafel van het 2026 WSOP Main Event in Las Vegas. Advanced Poker Training heeft een supercomputer ingezet om de mogelijke winnaar te voorspellen. Op basis van één miljoen gesimuleerde scenario's berekende kunstmatige intelligentie welke speler volgens de simulatie de grootste kans heeft om zich te kronen tot wereldkampioen poker.
### Hoe werkt de simulatie?
De resultaten van de simulatie werden gedeeld door PokerNews. Advanced Poker Training liet de finaletafel van het WSOP Main Event één miljoen keer naspelen. De software hield daarbij rekening met factoren zoals de chipcounts aan de finaletafel, de posities van de spelers en de mogelijke uitkomsten van verschillende spelsituaties.
Volgens de simulatie kwam Lucas Jumalon als favoriet uit de bus om de hoofdprijs van € 9,2 miljoen en de felbegeerde WSOP Main Event-titel te winnen. Dat is geen verrassing gezien zijn uitgangspositie als chipleader. De berekening betekent echter niet dat de winnaar al vaststaat. Poker blijft een spel waarin variantie een grote rol speelt en één enkele hand het verloop van de finaletafel volledig kan veranderen.
### Wat zegt de expert?
Steve Blay van Advanced Poker Training zegt het volgende over de onderzoeksresultaten:
> "De grote vraag die iedereen zich zal stellen, is: hoe wetenschappelijk is deze simulatie? Niemand kan een wetenschappelijker onderzoek uitvoeren dan dit. Ik heb alle gegevens verzameld die we maar konden vinden. Ik ga niet alle instellingen onthullen – dat zijn bedrijfsgeheimen – maar elke bot heeft gedragskenmerken die kunnen worden aangepast. Hoe reageert deze speler op ICM-druk? Hoe terughoudend is hij om zijn toernooileven op het spel te zetten? Met welke handen gaat hij de blinds stelen? Hoe koppig is hij nadat hij is gecalld? Er zijn alleen al zeven verschillende configuratieopties voor het plaatsen van continuation bets in verschillende situaties."
Hoewel dergelijke modellen interessante inzichten kunnen geven in kansen en scenario's, blijft de daadwerkelijke uitkomst bij poker afhankelijk van de beslissingen van de spelers aan tafel. Hieronder kun je de berekeningen van de supercomputer zien, waarbij Jumalon ruim 40% kans heeft om het toernooi te winnen:
| Speler | 1e | 2e | 3e | 4e | 5e | 6e | 7e | 8e | 9de |
|--------|-----|-----|-----|-----|-----|-----|-----|-----|------|
| Lucas Jumalon | 40,4% | 20,4% | 13,1% | 9,0% | 6,4% | 4,6% | 3,1% | 2,0% | 1,0% |
| Rami Hammoud | 13,2% | 15,3% | 14,2% | 13,2% | 11,8% | 10,5% | 8,9% | 7,5% | 5,4% |
| Jamie Shaevel | 11,3% | 13,4% | 13,7% | 13,2% | 12,2% | 11,2% | 10,1% | 8,4% | 6,5% |
| Greg Mueller | 10,9% | 13,5% | 13,5% | 13,0% | 12,4% | 11,3% | 10,1% | 8,6% | 6,7% |
| Michael Gagliano | 7,0% | 10,0% | 11,3% | 11,9% | 12,6% | 12,7% | 12,4% | 11,8% | 10,3% |
| Mario Boos | 6,5% | 9,4% | 10,9% | 11,7% | 12,1% | 12,6% | 12,9% | 12,5% | 11,4% |
| Lauri Saaskilahti | 5,2% | 7,9% | 9,8% | 10,9% | 12,0% | 12,7% | 13,5% | 13,9% | 13,9% |
| Han Feng | 3,0% | 5,3% | 7,2% | 8,9% | 10,6% | 12,5% | 14,4% | 17,3% | 20,8% |
| Evagoras Evagorou | 2,5% | 4,7% | 6,3% | 8,2% | 10,0% | 11,9% | 14,5% | 17,9% | 24,0% |
### Gemiddeld prijzengeld per speler
De supercomputer berekende ook wat het gemiddelde aantal euro's is wat de spelers aan de 2026 WSOP Main Event-finaletafel zullen winnen. Bij chipleader Jumalon kwam dat uit op ruim € 5,8 miljoen, iets meer dan de ICM-waarde van zijn stack (€ 5,7 miljoen).
| Speler | Seat | Startstack | ICM € | Gem. € Winst | Verschil |
|--------|------|------------|-------|--------------|----------|
| Lucas Jumalon | 9 | 194.000.000 | € 5.700.000 | € 5.800.000 | +1,91% |
| Rami Hammoud | 7 | 79.000.000 | € 3.700.000 | € 3.500.000 | -4,73% |
| Jamie Shaevel | 5 | 56.000.000 | € 3.100.000 | € 3.300.000 | +5,61% |
| Greg Mueller | 4 | 48.500.000 | € 2.900.000 | € 3.300.000 | +12,33% |
| Michael Gagliano | 2 | 46.500.000 | € 2.900.000 | € 2.800.000 | -3,70% |
| Mario Boos | 3 | 44.000.000 | € 2.800.000 | € 2.700.000 | -4,19% |
| Lauri Saaskilahti | 1 | 37.500.000 | € 2.600.000 | € 2.500.000 | -4,38% |
| Han Feng | 6 | 25.000.000 | € 2.100.000 | € 2.100.000 | -2,84% |
| Evagoras Evagorou | 8 | 22.500.000 | € 2.000.000 | € 1.900.000 | -3,65% |
### Wat betekent dit voor de finaletafel?
De cijfers laten zien dat Jumalon een duidelijke voorsprong heeft, maar poker blijft onvoorspelbaar. Een paar cruciale handen kunnen het speelveld volledig op zijn kop zetten. Vooral spelers als Han Feng en Evagoras Evagorou hebben volgens de simulatie een kleine kans op de titel, maar hun kansen op een hoge klassering nemen juist toe naarmate de finaletafel vordert.
De spanning is in ieder geval verzekerd. Wie er uiteindelijk met de felbegeerde titel vandoor gaat, zien we pas aan de finaletafel zelf. Tot die tijd kunnen we alleen maar speculeren – en vertrouwen op de supercomputer.
