Dans un travail qui sera présenté en juillet prochain à Siggraph 2020, une conférence d'infographie, une équipe d'Electronic Arts (l'un des principaux développeurs et producteurs mondiaux de jeux vidéo, la société derrière FIFA , Madden et d'autres jeux populaires) et de l'Université de la Colombie-Britannique à Vancouver, montrent que l'apprentissage par renforcement peut créer un joueur de football contrôlable qui se déplace de manière réaliste sans utiliser de codage ou d'animation conventionnels.Pour créer le personnage, l'équipe a d'abord formé un modèle d'apprentissage automatique pour identifier et reproduire des modèles statistiques dans les données de capture de mouvement. Ils ont ensuite utilisé l'apprentissage par renforcement pour entraîner un autre modèle à reproduire un mouvement réaliste avec un objectif spécifique, comme courir vers une balle dans le jeu. Surtout, cela produit des animations introuvables dans les données de capture de mouvement d'origine. En d'autres termes, le programme apprend comment un joueur de football se déplace et peut ensuite animer le personnage en faisant du jogging, du sprint et du sautillement.
« Les résultats sont très, très prometteurs », explique Fabio Zinno, ingénieur logiciel senior chez Electronic Arts. Traditionnellement, les personnages des jeux vidéo et leurs actions sont créés manuellement. Les jeux de sport, tels que la FIFA par exemple utilisent la capture de mouvement, une technique qui consiste à suivre une personne réelle en utilisant souvent des marqueurs sur son visage ou son corps, pour rendre des actions plus réalistes chez les personnages humains. Mais les possibilités sont limitées par les actions qui ont été enregistrées, et du code doit encore être écrit pour animer le personnage.
En automatisant le processus d'animation, ainsi que d'autres éléments de conception et de développement de jeux, l'IA pourrait permettre aux entreprises de jeux d'économiser des millions de dollars tout en rendant les jeux plus réalistes et efficaces, de sorte qu'un jeu complexe puisse s'exécuter sur un smartphone, par exemple. « Je peux certainement voir que cette technologie est utile de différentes manières », explique Julian Togelius, professeur à l'université de New York et cofondateur de Modl.ai, une entreprise qui fabrique des outils d'IA pour les jeux.
Il ajoute que le projet d'apprentissage par renforcement fait partie d'une vague de méthodes automatisées ou de « génération procédurale » qui transformeront la façon dont le contenu du jeu est créé. L'IA pourrait générer du contenu pour d'autres genres, notamment des jeux d'action et de jeux de rôle. L’IA a le potentiel de générer de simples jeux vidéo à partir de zéro. Vendredi, des chercheurs de l'Université de Toronto, du MIT et de Nvidia , qui fabriquent des puces de jeu, ont révélé un moteur d'IA qui a appris à recréer le jeu classique Pac-Man sans aucun code d'origine.
Michiel van de Panne, professeur à l'Université de la Colombie-Britannique, qui participe au projet d'EA, dit que la prochaine étape consiste à utiliser l'apprentissage par renforcement pour former des personnages de jeux vidéo non humains dans des environnements physiquement réalistes. Mais il reconnaît qu'il sera plus difficile de former des algorithmes pour créer une animation entièrement nouvelle à partir de zéro, car il est difficile de quantifier ce que les joueurs trouveront attrayant.
Source : Résultat de l'étude
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