Kort voordat het doek valt voor de populaire HBO-show Game of Thrones (Gekregen), studenten die een computerwetenschappelijk seminar bijwoonden aan de Technische Universiteit van München (TUM) begonnen aan een ongebruikelijke wetenschappelijke missie:voorspellen welk personage de beste kans heeft om op de felbegeerde IJzeren Troon te zitten.

Studenten van de Technische Universiteit van München ontwikkelden een applicatie die het web afspeurt naar gegevens over Game of Thrones, kraakt vervolgens de cijfers met behulp van een reeks kunstmatige intelligentie-algoritmen die ze hebben gemaakt om de overlevingskansen van elk van de Game of Thrones-personages te voorspellen.

Terug in 2016, en net voor de uitzending van seizoen 6, studenten van dezelfde cursus creëerden een algoritme dat nauwkeurig de opstanding van Jon Snow voorspelde.

Soortgelijke algoritmen worden gebruikt in de geneeskunde en financiën

De nu door de studenten ontwikkelde algoritmen voorspellen dat Daenerys Targaryen de grootste kans (99 procent) heeft om de schrijnende GoT-wereld te overleven. Haar hand van de koning, Tyrion Lannister, heeft ook een veelbelovend overlevingspercentage van 97 procent.

Overlevingspercentages worden voorspeld met behulp van levensduuranalyse - een techniek die vergelijkbaar is met wetenschappelijke studies die de effecten van behandelingen en complicaties op kankerpatiënten onderzoeken. De volledige lijst met personages en hun overlevingskansen is online beschikbaar op https://got.show.

Slimme GoT-fans kunnen een diepgaand inzicht krijgen in de belangrijkste redenen voor de voorspellingen van het algoritme. Bijvoorbeeld, geboren zijn in Winterfell in het Huis van Stark en ook maar één keer getrouwd zijn, lijkt de kans te vergroten dat Sansa Stark in het komende seizoen wordt geëlimineerd; haar voorspelde kans op overlijden is 73 procent.

Fans die geïnteresseerd zijn in het verkennen van de verschillen tussen de plot van de tv-show en het verhaal verteld door de boeken die ten grondslag liggen aan de tv-serie, kan een zij-aan-zij vergelijking vinden van details over karakters, inclusief leeftijd, status (dood vs. levend) en levensduurvooruitzichten.

Populaire series stimuleren gepassioneerd leren

Het werk aan het algoritme voor overlevingskansen maakt deel uit van een JavaScript-seminar dat elk semester wordt gegeven aan de technische universiteit van München in de computerwetenschappen. Tijdens de cursus, studenten leren ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van intelligente computersystemen.

Begeleider van de klas, Dr. Guy Yachdav, zegt, "Hoewel de taak om overlevingskansen voor Game of Thrones-personages te voorspellen afhankelijk is van gegevens uit de fantasiewereld, exact dezelfde kunstmatige-intelligentietechnieken worden in de echte wereld gebruikt en hebben een krachtige impact op ons dagelijks leven."

Professor Burkhard Rost, hoofd van de leerstoel Bioinformatica aan de faculteit Informatica van de TUM, zegt, "De combinatie van passie en lesgeven is een briljante manier om nieuwe tools te creëren die ertoe doen. In onze cursus bij TUM hebben we een leuke manier gevonden om studenten te leren hoe ze deze technologie kunnen gebruiken en hen voor te bereiden op het bouwen van het volgende grote ding zodra ze zijn afgestudeerd."