Pesquisador cria algoritmo que prevê qual personagem do Game of Thrones vai morrer

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Milan Janosov, Ph.D., aluno do Centro para Ciências de Rede da Universidade da Europa Central, criou um algoritmo com 400 nós e 3.000 bordas que determina a probabilidade dos personagens morrerem nas duas temporadas finais do Game of Thrones – o popular show da HBO que é famoso por matar os personagens favoritos dos telespectadores.

que personagem do Game of Thrones vai morrer

Crédito: Milan Janosov

Para produzir essas probabilidades, Janosov usou “sete diferentes recursos baseados em rede que representam diferentes dimensões da importância social” de cada personagem, que ele derivou da análise de cena, a qual ele descreveu como “unidade elementar de interação social”. Em seguida, ele combinou esta análise com um exame dos traços de personagens que já morreram para determinar a probabilidade de que os personagens sobreviventes atinjam seu final antes do show terminar em 2018.

O gráfico prevê que Tyene Sand, filha de Oberyn Martell, que conheceu um fim terrível na temporada 4 do programa, é a mais provável de morrer, enquanto Theon Greyjoy, que sofreu horrivelmente nas mãos do vilão Ramsay Bolton, possui o menor risco de morrer com uma probabilidade de 0,05.

 

Da ficção à realidade

Este é um exemplo particularmente tópico e popular dos enormes avanços que estão sendo feitos atualmente na modelagem preditiva. A equipe que construiu o modelo, liderada pelo Dr. Guy Yachdav, geralmente está ocupada “respondendo a questões biológicas complexas usando algoritmos de mineração de dados e aprendizagem de máquinas”. Game of Thrones é altamente aplicável à disciplina, porque é “um recurso quase infinito de dados multidimensionais brutos “, disse Yachdav à Phys.org.

Na vanguarda deste campo, esses processos de modelagem estão sendo integrados à Inteligência Artificial (AI [sigla IA em inglês]) com velocidades cada vez maiores para criar previsões do mundo real. Embora isso seja usado principalmente para fins de marketing a fim de produzir sugestões personalizadas, o OpenAI recentemente fez um avanço no campo ao criar com sucesso uma IA capaz de ler o sentimento de um ser humano. Sistemas semelhantes também estão sendo usados ​​no setor médico para diagnosticar doenças e chegaram a um ponto em que são tão competentes quanto os médicos, pelo menos em termos de capacidade diagnóstica.

eak

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