Il modello di intelligenza artificiale potrebbe consentire agli sviluppatori di giochi di generare animazioni realistici

Un team di ricercatori di Electronic Arts ha recentemente sperimentato con vari algoritmi di intelligenza artificiale, tra cui modelli di apprendimento per rinforzo, per automatizzare aspetti della creazione di videogiochi. I ricercatori sperano che i modelli di intelligenza artificiale possano risparmiare tempo ai loro sviluppatori e animatori nel completare compiti ripetitivi come la codifica del movimento dei personaggi.

La progettazione di un videogioco, in particolare i grandi videogiochi triple-A progettati da grandi aziende di giochi, richiede migliaia di ore di lavoro. Man mano che le console di videogiochi, i computer e i dispositivi mobili diventano più potenti, i videogiochi stessi diventano sempre più complessi. Gli sviluppatori di giochi stanno cercando modi per produrre più contenuti di gioco con meno sforzo, ad esempio spesso scelgono di utilizzare algoritmi di generazione procedurale per produrre paesaggi e ambienti. Allo stesso modo, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per generare livelli di videogiochi, automatizzare i test di gioco e persino animare i movimenti dei personaggi.

Le animazioni dei personaggi per i videogiochi sono spesso completate con l’aiuto di sistemi di cattura del movimento, che tracciano i movimenti di attori reali per garantire animazioni più realistiche. Tuttavia, questo approccio ha limitazioni. Non solo il codice che guida le animazioni deve ancora essere scritto, ma gli animatori sono limitati solo alle azioni che sono state catturate.

Come riportato da Wired, i ricercatori di EA hanno cercato di automatizzare questo processo e risparmiare tempo e denaro su queste animazioni. Il team di ricercatori ha dimostrato che un algoritmo di apprendimento per rinforzo poteva essere utilizzato per creare un modello umano che si muove in modo realistico, senza la necessità di registrare e codificare manualmente i movimenti. Il team di ricerca ha utilizzato “Motion Variational Autoencoders” (Motion VAEs) per identificare modelli di movimento rilevanti dai dati di cattura del movimento. Dopo che gli autoencoder hanno estratto i modelli di movimento, un sistema di apprendimento per rinforzo è stato addestrato con i dati, con l’obiettivo di creare animazioni realistiche in base a determinati obiettivi (come correre dietro a una palla in un gioco di calcio). Gli algoritmi di pianificazione e controllo utilizzati dal team di ricerca sono stati in grado di generare i movimenti desiderati, producendo persino movimenti che non erano presenti nel set originale di dati di cattura del movimento. Ciò significa che dopo aver appreso come un soggetto cammina, il modello di apprendimento per rinforzo può determinare come appare la corsa.

Julian Togelius, professore di NYU e co-fondatore di Modl.ai, ha dichiarato a Wired che la tecnologia potrebbe essere molto utile in futuro e probabilmente cambierà il modo in cui viene creato il contenuto per i giochi.

“L’animazione procedurale sarà una cosa enorme. Automatizza gran parte del lavoro che va nella creazione di contenuti di gioco”, ha detto Togelius a Wired.

Secondo il professore Michiel van de Panne dell’UBC, che ha partecipato al progetto di apprendimento per rinforzo, il team di ricerca sta cercando di portare il concetto oltre animando avatar non umani con lo stesso processo. Van de Panne ha detto a Wired che sebbene il processo di creazione di nuove animazioni possa essere molto difficile, è fiducioso che la tecnologia sarà in grado di rendere animazioni attraenti un giorno.

Altre applicazioni dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di videogiochi includono la generazione di giochi di base. Ad esempio, i ricercatori dell’Università di Toronto sono riusciti a progettare una rete generativa antagonista che poteva ricreare il gioco Pac-Man senza accedere a nessuno del codice utilizzato per progettare il gioco. Altrove, i ricercatori dell’Università di Alberta hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale per generare livelli di videogiochi in base alle regole di giochi come Super Mario Bros. e Mega Man.