Mit einem Algorithmus den Iron Throne im "Game of Thrones" erobern

Voller Spannung bangen Fans um das Los ihrer Helden in der finalen Staffel von "Game of Thrones". Vierzehn Studenten eines JavaScript-Seminars am Institut für Bioinformatik der TU München wollten nicht nur warten. Sie entwickelten einen Algorithmus maschinellen Lernens, der Überlebenschancen der Kombattanten um den Iron Throne berechnet. "Wir wollten ein Projektthema, das die Studenten cool finden und mit dem sie sich identifizieren können", erklärt Kursleiter Guy Yachdav.

Basierend auf Daten zu vergangenen Geschehnissen berechnet der Algorithmus Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft. Er ermittelt, welche Faktoren das Schicksal der Charaktere beeinflussen: Adelig und weiblich zu sein erhöht die Überlebenschancen in den Seven Kingdoms. Verheiratet zu sein verschlechtert sie ebenso wie die Tatsache, ein Hauptcharakter zu sein. Auch Hauszugehörigkeit und Anzahl der Liebhaber spielen eine Rolle.

Das Projekt ist nicht nur Spielerei. In der Realität werden derartige Algorithmen etwa zur Vorhersage von Krankheitsverläufenmund Behandlungserfolgen eingesetzt. "Die Studenten erwerben hier Fähigkeiten, die am Arbeitsmarkt enorm gefragt sind", erklärt Yachdav.

Der Erfolg ist vielversprechend, wenn auch nicht komplett. Daenerys Targaryen wurde mit 99 Prozent die höchste Überlebenschance prognostiziert - sie stirbt trotzdem. Es lässt sich eben nicht alles berechnen.