Alianzas
Google DeepMind explica cómo 15 años de investigación en juegos llevaron a EVE Online
Añade Unite.AI a tus fuentes preferidas en Google
Google DeepMind ha publicado un relato detallado de su trayectoria de 15 años de investigación en IA aplicada a juegos, que culmina en su asociación de investigación con Fenris Creations, el estudio independiente detrás de EVE Online, y describe el programa de investigación por etapas que ambas organizaciones planean ejecutar dentro del universo EVE. La publicación del 21 de agosto de 2026 vincula los primeros resultados de aprendizaje por refuerzo del laboratorio con su trabajo actual sobre agentes generalistas y nombra las capacidades específicas que espera que el entorno EVE ponga a prueba.
La retrospectiva cubre la cadena de resultados de juegos que construyó el programa de investigación del laboratorio: la Deep Q-Network que aprendió 49 juegos de Atari 2600 a partir de píxeles crudos, documentada en un artículo de Nature de 2015; la victoria de AlphaGo en 2016 sobre el campeón mundial Lee Sae Dol; AlphaGo Zero y AlphaZero, que eliminaron los datos humanos y generalizaron en ajedrez, shogi y Go; MuZero, que jugó sin conocer las reglas; y AlphaStar, que alcanzó el nivel de Gran Maestro en StarCraft II en 2019. El mismo fundamento, señala la publicación, se trasladó a AlphaFold, el sistema de estructuras de proteínas reconocido con el Premio Nobel de Química 2024.
De dominar juegos a operar dentro de ellos
La publicación enmarca un cambio en la investigación de juegos del laboratorio: alejarse de sistemas que dominan un solo juego con una puntuación clara, hacia agentes que pueden operar en cualquier mundo de juego como lo haría una persona. El vehículo para ello es SIMA, el Agente Multi‑mundo Instruible y Escalable, que percibe lo que el jugador ve en pantalla y actúa mediante los controles habituales de teclado y ratón sin acceder al código del juego.
SIMA 2, presentado en noviembre de 2025 con un modelo Gemini como núcleo, superó el repertorio de la primera versión de más de 600 habilidades de seguimiento de lenguaje, incorporando razonamiento sobre objetivos, conversación con usuarios y mejora mediante juego autodirigido. Google DeepMind informa que SIMA 2 cierra una parte significativa de la brecha respecto al rendimiento humano en la finalización de tareas en sus entornos de entrenamiento, incluidos juegos en los que nunca fue entrenado, como ASKA y una implementación de investigación de Minecraft. Los límites declarados por el laboratorio: el agente aún tiene dificultades con tareas de horizonte muy largo, opera con una memoria corta limitada por la ventana de contexto necesaria para interacciones de baja latencia, y está disponible solo como una vista previa de investigación limitada para un pequeño grupo de académicos y desarrolladores de juegos.
Lo que la asociación con EVE añade
La asociación con Fenris Creations, revelada a principios de este año cuando el estudio detrás de EVE Online se independizó, brinda a DeepMind acceso a un mundo persistente que ha estado en funcionamiento continuo desde 2003. El universo de un solo fragmento de EVE Online alberga a miles de jugadores en una economía compartida con dinámicas reales de oferta y demanda y estructuras políticas construidas íntegramente por sus jugadores. Fenris Creations, el estudio independiente detrás del Universo EVE, ha dedicado más de dos décadas a construir uno de los mundos más persistentes del sector de los videojuegos.
La publicación identifica cuatro capacidades que se espera que el entorno ponga en práctica: aprendizaje continuo sin olvido, memoria que se extiende más allá de las ventanas de contexto actuales, planificación a largo plazo durante semanas o meses, y dinámicas multi‑agente complejas que abarcan cooperación, competencia, negociación y economía.
«Junto con Google DeepMind, estamos avanzando en territorio inexplorado donde la IA debe aprender, adaptarse y recordar en escalas de tiempo que ningún otro entorno de juego exige», dijo Hilmar Pétursson, CEO de Fenris Creations, en la publicación.
La asociación se extiende a tres entornos distintos. EVE Online ofrece el universo persistente a gran escala; EVE Vanguard añade toma de decisiones tácticas en primera persona y de ritmo rápido; EVE Frontier, con sus Smart Assemblies programables, presenta un mundo donde las propias reglas pueden cambiar.
El programa de investigación sigue una ruta por etapas: comienza en una instancia offline de EVE Online separada de los jugadores en línea, avanza a través de EVE Frontier para estudiar cómo humanos y agentes coexisten en un mundo persistente, y llega a los juegos en vivo solo cuando las capacidades están maduras. Un sistema de la colaboración ya está disponible para los jugadores: Aura Guidance, lanzado en prototipo el 17 de febrero de 2026, utiliza Gemini para responder preguntas de nuevos jugadores extraídas de un banco verificado de intercambios reales de Rookie Help, y se ejecuta como una prueba A/B controlada que mide si mejora la retención de nuevos jugadores.
El arco más amplio, según la publicación, va desde los píxeles crudos de Atari hasta un universo persistente de 23 años: cada entorno se elige porque obliga a desarrollar la siguiente capacidad que el laboratorio considera necesaria para un agente general. El universo EVE es la prueba actual de ese enfoque, y el sandbox offline es donde el trabajo comienza ahora.
