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

Ein Team von Forschern bei Electronic Arts hat kürzlich mit verschiedenen künstlichen Intelligenz-Algorithmen, einschließlich Verstärkungs-Lernalgorithmen, experimentiert, um Aspekte der Videospiele-Erstellung zu automatisieren. Die Forscher hoffen, dass die KI-Modelle ihren Entwicklern und Animatoren Zeit bei wiederholenden Aufgaben wie der Codierung von Charakterbewegungen sparen können.

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

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

Wie Wired berichtete, haben Forscher von EA sich daran gemacht, diesen Prozess zu automatisieren und sowohl Zeit als auch Geld für diese Animationen zu sparen. Das Team von Forschern demonstrierte, dass ein Verstärkungs-Lernalgorithmus verwendet werden kann, um ein menschliches Modell zu erstellen, das auf realistische Weise bewegt, ohne dass manuelle Aufzeichnung und Codierung der Bewegungen erforderlich sind. Das Forschungsteam verwendete “Motion-Variations-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 generieren, sogar Bewegungen, die nicht in der ursprünglichen Menge an Motion-Capture-Daten enthalten waren. Das bedeutet, dass nach dem Lernen, wie ein Subjekt geht, das Verstärkungs-Lern-Modell bestimmen kann, wie das Rennen aussieht.

Julian Togelius, Professor an der NYU und Mitbegründer des AI-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, möchte das Forschungsteam das Konzept weiterentwickeln, indem es nicht-menschliche Avatare mit dem gleichen Prozess animiert. Van de Panne sagte gegenüber Wired, dass obwohl der Prozess der Erstellung neuer Animationen sehr schwierig sein kann, er zuversichtlich ist, dass die Technologie in der Lage sein wird, ansprechende Animationen zu rendern.

Andere Anwendungen von KI in der Entwicklung von Videospiele umfassen die Generierung von grundlegenden Spielen. Zum Beispiel konnten Forscher an der University of Toronto ein generatives adverses Netzwerk 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 von der University of Alberta KI-Modelle, um Levels von Videospiele auf der Grundlage der Regeln verschiedener Spiele wie Super Mario Bros. und Mega Man zu generieren.