Maschinelles Lernen

KI errechnet, wie wahrscheinlich Game-of-Thrones-Charaktere sterben

| Redakteur: Katharina Juschkat

Die Hauptseite des Projekts „A Song of Ice and Data“ zeigt zwei Hauptfiguren und deren voraussichtliche Todeswahrscheinlichkeit in der Serie „Game of Thrones“.
Die Hauptseite des Projekts „A Song of Ice and Data“ zeigt zwei Hauptfiguren und deren voraussichtliche Todeswahrscheinlichkeit in der Serie „Game of Thrones“. (Bild: GoT-Team / TUM)

Studenten der TU München haben einen Algorithmus programmiert, der anhand verschiedener Faktoren berechnet, welcher Charakter von „Game of Thrones“ am wahrscheinlichsten überlebt – und welcher sterben könnte.

Auch in der achten und letzten Staffel von „Game of Thrones“ geht wieder das Bangen los, welcher Charakter überleben wird und welcher stirbt – und wer am Ende auf dem Eisernen Thron sitzt. Die Fantasy-Serie, die auf der Buch-Serie „Ein Lied von Eis und Feuer“ von George R.R. Martin basiert, ist bekannt dafür, dass viele Charaktere unerwartet sterben und hält damit die Zuschauer in Atem.

Studenten programmieren Algorithmus

Das nahmen Studenten der TU München zum Anlass, um Algorithmen zu programmieren, die vorhersagen können, welcher Charakter zum Ende der Serie den Eisernen Thron besteigen wird – und welche sterben.

Die Studenten entwickelten eine Anwendung, die das Internet nach Daten über die Serie durchsucht und die Zahlen mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz aufbereitet. Der von den Studierenden entwickelte Algorithmus sagt diesmal voraus, dass Daenerys Targaryen die höchste Chance (99 %) hat, zu überleben. Die rechte Hand des Königs, Tyrion Lannister, hat ebenfalls eine vielversprechende Überlebensrate von 97 %.

Der Algorithmus errechnet die Überlebenswahrscheinlichkeit je nach Hintergrund der Personen – ob sie männlich oder weiblich sind, nobel, verheiratet, oder welchem Haus sie entstammen. Hier geht es zu dem Projekt „A Song of Ice and Data“.

Langlebigkeitsanalyse wird auch in der Medizin eingesetzt

Die Überlebensraten werden mithilfe der Langlebigkeitsanalyse vorhergesagt. Diese Technik ähnelt wissenschaftlichen Anwendungen, bei denen die Auswirkungen von Behandlungen und Komplikationen bei Krebspatienten untersucht werden.

Die Arbeit an diesen Algorithmen ist Teil eines Javascript-Seminars, das jedes Semester an der Informatik der TU München abgehalten wird. Während des Kurses lernen die Teilnehmer, wie sie intelligente Computersysteme entwerfen, entwickeln und einsetzen.

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