Construí uma IA para vencer no Aviator… E perdi mais que dinheiro

Não sou jogador. Sou programador com paixão por simulações de voo e lógica limpa.

Quando o Aviator virou fenômeno no Reddit, vi um desafio de dados — não um cassino.

Então treinei um modelo TensorFlow com 120k rodadas públicas de fontes confiáveis.

Obteve precisão de 68% em testes. Melhor que aleatório.

Foi aí que começou a diversão.

O Modelo Estava Certo — Mas a Realidade Também

A IA sinalizou saídas seguras em x2,3–x3,7. Segui como se fosse verdade sagrada.

Depois veio a Rodada #47: multiplicador chegou a x54 antes de cair.

O modelo disse ‘provável abaixo de x5’ — mas não previu picos de volatilidade.

Não foi erro meu. O sistema não foi feito para caos — só para padrões.

Por Que Algoritmos Não Voam Sem Humanos

Aviator não é baseado em RNG; é comportamental.

As pessoas reagem a séries. Buscam perdas. Param cedo ou seguram demais após vitórias.

Meu modelo ignorou esse motor emocional — e foi aí que falhou. Mesmo com matemática perfeita, o fator humano tornava cada previsão obsoleta na segunda rodada.

O Que Funciona (Dica: Não é seu código)

Após três semanas perdendo $90 em apostas-teste, mudei minha estratégia:

• Limite fixo: $5/dia → nunca ultrapassado, como parar o motor em simulações;
• Saída automática em x2 → mesmo se a IA dissesse ‘espere’, saía;
• Cada rodada como arte: observar animação, sentir ritmo — como ver aviões cortando nuvens sobre o Lago Michigan;
• Participei de fóruns → jogadores reais compartilharam padrões que nenhum algoritmo aprende: horários pico, eventos após finais, dicas que não são estatísticas mas culturais.