Crean un algoritmo que predice las muertes en Juego de Tronos

«Hemos rastreado los resultados de las distintas wikis y webs parecidas, así como los libros y las series de televisión, además de otros datos como sexo y edad de los 2.000 personajes de la serie», apunta el estudiante Christian Dallago. 

Construido sobre la inteligencia artificial, el algoritmo además está entrenado, según sus creadores, para rastrear toda la información en la red sobre los personajes de la serie. A través del machine learning, la herramienta es capaz de deducir quién tiene más posibilidades de sobrevivir en la historia de George R.R. Martin. ««Ahora los hemos implementado para entrenar al algoritmo a que nos diga qué personaje va a ser el próximo en morir», puntualiza Dallago.

Sus creadores no han querido desvelar qué pasará finalmente y quién se hará con el Trono, mientras los caminantes blancos están a punto de sobrepasar el Muro. Por el momento, según el algoritmo alemán, los dos personajes con más probabilidades de llegar vivos al final son Daenerys Targaryen y Tyrion Lannister, con un 99% y un 97% de probabilidad de supervivencia respectivamente.

En el lado opuesto, las probabilidades de fallecimiento son especialmente altas para Sansa, con un 73%, por factores de riesgo como pertenecer a la casa Stark, nacer en Invernalia o haberse casado una sola vez.

La aplicación ya tuvo una primera versión en el 2016, creada por otro equipo, que acertó que Jon Snow iba a resucitar antes de la temporada sexta. «Nos lo hemos pasado muy bien con esto. En nuestro trabajo diario, nuestro equipo de investigadores se centran en responder a preguntas complejas usando técnicas de análisis de datos y algoritmos de 'machine learning'», señala el profesor Guy Yachdav, responsable de la asignatura en una nota de la universidad.

A pesar de usar la serie de la HBO como base, la herramienta de la Universidad Politécnica de Múnich está creada para calcular la longevidad de poblaciones concretas, analizar las tasas de supervivencia de pacientes con determinadas enfermedades y otros usos en la vida diaria.