Redes neuronales para el control de los movimientos de los personajes de videojuegos

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En este vídeo se puede ver un trabajo realizado por expertos de la Universidad de Edimburgo y de Method Studios relativo al controlar mediante redes neuronales de los movimientos de los personajes de videojuegos en tiempo real de forma altamente realista. En el vídeo se pueden ver tanto la problemática con los métodos actuales –movimientos «poco naturales», principalmente– como los resultados del nuevo método en diversos escenarios.

Lo más curioso es quizá cómo se entrenan esas redes neuronales:

Lo primero que se hace para entrenar el sistema es capturar largas secuencias de movimientos en bruto a diversas velocidades en todas direcciones y con todo tipo de giros en diversos ángulos. También se capturan los movimientos para subir y bajar pendientes y para saltar sobre obstáculos. Como es bastante complicado capturar a la vez los movimientos y la geometría una vez tenemos los datos los comparamos con un «mapa de altitudes» que hemos digitalizado previamente.

El pobre personaje de entrenamiento debe caminar sin descanso repitiendo todos los movimientos para luego poder responder al instante con la mejor opción según se indique con un joystick o para sortear los obstáculos a medida que surgen.

Para que camine de forma «diferente» en ciertas zonas se utilizan otras variables, por ejemplo una que puede indicar que un camino es muy estrecho (hay un ejemplo hacia el final) de modo que haga el gesto de abrir los brazos como buscando el equilibrio y cosas así.

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