Il modello AI potrebbe consentire agli sviluppatori di giochi di generare animazioni realistiche
Un team di ricercatori di Electronic Arts ha recentemente sperimentato vari algoritmi di intelligenza artificiale, tra cui modelli di apprendimento di rinforzo , per automatizzare aspetti della creazione di videogiochi. I ricercatori sperano che i modelli di intelligenza artificiale possano far risparmiare tempo ai loro sviluppatori e animatori svolgendo attività ripetitive come la codifica del movimento dei personaggi.
La progettazione di un videogioco, in particolare i grandi videogiochi a tripla A progettati da grandi società di giochi, richiede migliaia di ore di lavoro. Man mano che console per videogiochi, computer e dispositivi mobili diventano più potenti, i videogiochi stessi diventano sempre più complessi. Gli sviluppatori di giochi sono alla ricerca di 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’assistenza di sistemi di motion capture, che tracciano i movimenti di attori reali per garantire animazioni più realistiche. Tuttavia, questo approccio ha dei limiti. Non solo il codice che guida le animazioni deve ancora essere scritto, ma anche gli animatori sono limitati solo alle azioni che sono state acquisite.
Come riportato da Wired,i ricercatori di EA hanno deciso di automatizzare questo processo e risparmiare tempo e denaro su queste animazioni. Il team di ricercatori ha dimostrato che un algoritmo di apprendimento di rinforzo potrebbe essere utilizzato per creare un modello umano che si muove in mode realistiche, senza la necessità di registrare e codificare manualmente i movimenti. Il team di ricerca ha utilizzato “Autoencoder Motion Variational” (Motion VAE) per identificare i modelli di movimento rilevanti dai dati di motion capture. Dopo che gli autoencoder hanno estratto i modelli di movimento, un sistema di apprendimento di rinforzo è stato addestrato con i dati, con il puledro di creare animazioni realistiche basate su determinati obiettivi (come correre dietro a una palla in una partita di calcio). Gli algoritmi di pianificazione e controllo utilizzati dal gruppo di ricerca sono stati in grado di generare i movimenti desiderati, persino producendo movimenti che non erano nel set originale di dati di motion capture. Ciò significa che dopo aver appreso come cammina una materia, il modello di apprendimento di rinforzo può determinare l’aspetto della corsa.
Julian Togelius, professore della NYU e co-fondatore della società di strumenti di intelligenza artificiale Modl.ai, è stato citato da Wired dicendo che la tecnologia potrebbe essere abbastanza utile in futuro e probabilmente cambierà il modo in cui i contenuti per i giochi vengono creati.
“L’animazione procedurale sarà una cosa enorme. Fondamentalmente automatizza gran parte del lavoro svolto per la creazione di contenuti di gioco “, ha detto Togelius a Wired.
Secondo il professor Michiel van de Panne della UBC, che era coinvolto nel progetto di apprendimento per rinforzo, il team di ricerca sta cercando di approfondire il concetto animando gli 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 piuttosto difficile, è sicuro che la tecnologia sarà in grado di rendere animazioni attraenti un giorno.
Altre applicazioni dell’IA 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 di contraddittori che potrebbe ricreare il gioco Pac-Man senza accesso a nessuno dei codici utilizzati per progettare il gioco. Altrove, i ricercatori dell’Università dell’Alberta hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale per generare livelli di videogiochi basati sulle regole di diversi giochi come Super Mario Bros. e Mega Man .
