KI-Modell könnte es Spieleentwicklern ermöglichen, lebensechte Animationen zu generieren

Ein Team von Forschern bei Electronic Arts (EA ) hat kürzlich mit verschiedenen künstlichen Intelligenz-Algorithmen experimentiert, einschließlich Verstärkungs-Lernmodellen, um Aspekte der Videospiel-Erstellung zu automatisieren. Die Forscher hoffen, dass die KI-Modelle ihren Entwicklern und Animatoren Zeit bei wiederholten Aufgaben wie der Kodierung von Charakterbewegungen sparen können.

Das Entwerfen eines Videospiels, insbesondere der großen, triple-A-Videospiele, die von großen Spieleunternehmen entworfen werden, erfordert Tausende von Arbeitsstunden. Da Videospielkonsolen, Computer und mobile Geräte leistungsfähiger werden, werden Videospiele selbst komplexer. Spieleentwickler suchen nach Möglichkeiten, mehr Spielinhalte mit weniger Aufwand zu produzieren, zum Beispiel wählen sie oft die Verwendung von Verfahren zur generativen Erstellung von Landschaften und Umgebungen. Ebenso können künstliche Intelligenz-Algorithmen verwendet werden, um Videospiel-Levels zu generieren, Spieltests zu automatisieren und sogar Charakterbewegungen zu animieren.

Charakteranimationen für Videospiele werden oft mit Hilfe von Motion-Capture-Systemen erstellt, die die Bewegungen von realen Schauspielern verfolgen, um lebensechtere Animationen zu gewährleisten. Dieser Ansatz hat jedoch Einschränkungen. Nicht nur muss der Code, der die Animationen antreibt, immer noch geschrieben werden, sondern Animatoren sind auch nur auf die Aktionen beschränkt, die aufgezeichnet wurden.

Wie Wired berichtete, haben Forscher von EA den Prozess automatisieren und sowohl Zeit als auch Geld für diese Animationen sparen wollen. Das Team von Forschern demonstrierte, dass ein Verstärkungs-Lern-Algorithmus verwendet werden kann, um ein menschliches Modell zu erstellen, das sich auf realistische Weise bewegt, ohne dass manuelle Aufzeichnung und Kodierung der Bewegungen erforderlich sind. Das Forschungsteam verwendete “Motion-Variational-Autoencoder” (Motion VAEs), um relevante Bewegungsmuster aus Motion-Capture-Daten zu identifizieren. Nachdem die Autoencoder die Bewegungsmuster extrahiert hatten, wurde ein Verstärkungs-Lern-System mit den Daten trainiert, mit dem Ziel, realistische Animationen auf der Grundlage bestimmter Ziele (wie dem Nachlaufen eines Balls in einem Fußballspiel) zu erstellen. Die Planungs- und Steuerungsalgorithmen, die das Forschungsteam verwendete, konnten die gewünschten Bewegungen erzeugen, sogar Bewegungen, die nicht in der ursprünglichen Menge an Motion-Capture-Daten enthalten waren. Dies bedeutet, dass das Verstärkungs-Lern-Modell nach dem Erlernen, wie ein Subjekt geht, bestimmen kann, wie das Rennen aussieht.

Julian Togelius, Professor an der NYU und Mitbegründer des KI-Tools-Unternehmens Modl.ai, wurde von Wired wie folgt zitiert: Die Technologie könnte in Zukunft sehr nützlich sein und wird wahrscheinlich die Art und Weise verändern, wie Inhalte für Spiele erstellt werden.

„Prozedurale Animation wird ein großes Ding sein. Sie automatisiert基本 eine Menge Arbeit, die in die Erstellung von Spielinhalten investiert wird“, sagte Togelius gegenüber Wired.

Laut Professor Michiel van de Panne von der UBC, der am Verstärkungs-Lern-Projekt beteiligt war, will das Forschungsteam das Konzept weiterentwickeln, indem es nicht-menschliche Avatare mit dem gleichen Prozess animiert. Van de Panne sagte gegenüber Wired, dass der Prozess der Erstellung neuer Animationen zwar sehr schwierig sein kann, er jedoch zuversichtlich ist, dass die Technologie irgendwann ansprechende Animationen rendern kann.

Andere Anwendungen von KI in der Entwicklung von Videospielen umfassen die Generierung von grundlegenden Spielen. Zum Beispiel konnten Forscher an der University of Toronto ein generatives Gegenmodell entwerfen, das das Spiel Pac-Man ohne Zugriff auf den Code, der zum Entwerfen des Spiels verwendet wurde, rekonstruieren konnte. An anderer Stelle verwendeten Forscher der University of Alberta KI-Modelle, um Spiel-Levels auf der Grundlage der Regeln verschiedener Spiele wie Super Mario Bros. und Mega Man zu generieren.