Modelul AI ar putea permite dezvoltatorilor de jocuri să genereze animații realiste

O echipă de cercetători de la Electronic Arts a experimentat recent cu diverse algoritmi de inteligență artificială, inclusiv modele de învățare prin întărire, pentru a automatiza anumite aspecte ale creării de jocuri video. Cercetătorii speră că modelele AI pot salva timpul dezvoltatorilor și animatorilor care efectuează sarcini repetitive, cum ar fi codificarea mișcărilor personajelor.

Proiectarea unui joc video, în special a jocurilor video mari, triple-A, proiectate de companii mari de jocuri, necesită mii de ore de muncă. Pe măsură ce consolele de jocuri, calculatoarele și dispozitivele mobile devin mai puternice, jocurile video însele devin din ce în ce mai complexe. Dezvoltatorii de jocuri caută modalități de a produce mai mult conținut de joc cu mai puțin efort, de exemplu, adesea aleg să utilizeze algoritmi de generare procedurală pentru a produce peisaje și medii. În mod similar, algoritmii de inteligență artificială pot fi utilizați pentru a genera niveluri de joc video, a automatiza testarea jocurilor și chiar a anima mișcările personajelor.

Animațiile caracterelor pentru jocurile video sunt adesea finalizate cu ajutorul sistemelor de captură a mișcărilor, care urmăresc mișcările actorilor reali pentru a asigura animații mai realiste. Cu toate acestea, această abordare are limitări. Nu numai că codul care conduce animațiile trebuie încă scris, dar animatorii sunt limitați doar la acțiunile care au fost capturate.

După cum a raportat Wired, cercetătorii de la EA au încercat să automatizeze acest proces și să salveze atât timp, cât și bani pe aceste animații. Echipa de cercetători a demonstrat că un algoritm de învățare prin întărire poate fi utilizat pentru a crea un model uman care se mișcă în mod realist, fără a fi nevoie să înregistreze și să codeze manual mișcările. Echipa de cercetare a utilizat “Motion Variational Autoencoders” (Motion VAEs) pentru a identifica modele de mișcare relevante din datele de captură a mișcărilor. După ce autoencoder-urile au extras modelele de mișcare, un sistem de învățare prin întărire a fost instruit cu datele, cu scopul de a crea animații realiste pe baza unor obiective (cum ar fi alergarea după o minge într-un joc de fotbal). Algoritmii de planificare și control utilizați de echipa de cercetare au putut genera mișcările dorite, chiar producând mișcări care nu erau în setul initial de date de captură a mișcărilor. Acest lucru înseamnă că, după ce a învățat cum se plimbă o persoană, modelul de învățare prin întărire poate determina cum arată alergarea.

Julian Togelius, profesor la NYU și co-fondator al companiei Modl.ai, a fost citat de Wired spunând că tehnologia ar putea fi foarte utilă în viitor și este probabil să schimbe modul în care se creează conținutul pentru jocuri.

“Animația procedurală va fi o chestiune mare. Ea automatizează o mare parte a muncii care intră în crearea conținutului de joc”, a spus Togelius Wired.

Conform profesorului Michiel van de Panne de la UBC, care a fost implicat în proiectul de învățare prin întărire, echipa de cercetare își propune să ducă conceptul mai departe, animând avatare non-umane cu același proces. Van de Panne a spus Wired că, deși procesul de creare a noilor animații poate fi destul de dificil, el este încrezător că tehnologia va putea să genereze animații atractive într-o zi.

Alte aplicații ale inteligenței artificiale în dezvoltarea jocurilor video includ generarea de jocuri de bază. De exemplu, cercetătorii de la Universitatea Toronto au reușit să proiecteze o rețea adversarială generativă care a putut recrea jocul Pac-Man fără a avea acces la niciunul dintre codurile utilizate pentru a proiecta jocul. În altă parte, cercetătorii de la Universitatea Alberta au utilizat modele AI pentru a genera niveluri de joc video pe baza regulilor diferitelor jocuri, cum ar fi Super Mario Bros. și Mega Man.