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Ciencia y videojuegos v4

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Presentación sobre ciencia y videojuegos para la semana de la Ciencia en la ETSIIT

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Ciencia y videojuegos v4

  1. 1. PLAYER 1 – ANTONI O M. MORA GARCÍ A PLAYER 2 – Juan Jul i án Mer el o Guer vós CIENCIA Y VIDEOJUEGOS CIENCIA Y VIDEOJUEGOS Cc- by- sa Semana de l a ci enci a 2017, ETSI I T - Pr ess START - Versión 2.0 Versión 2.0
  2. 2. íNDICE Introducción Aplicaciones de los videojuegos a la ciencia Ciencia en los videojuegos Investigación en videojuegos Ejemplos
  3. 3. INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN
  4. 4. ¿POR QUÉ VIDEOJUEGOS? • Crecimiento gracias a nuevos grupos de edad y género. • Adaptación a todo tipo de edades y capacidades • ¡Hay mercado para vender CIENCIA!
  5. 5. TIPOS DE JUGADORES • También hardcore gamers: disfrutan y exprimen los videojuegos Aparición de casual gamers, centrados en juegos de acción directa y breve o no- juegos Otra forma de decir “Virgen hasta los 37”
  6. 6. SISTEMAS DE JUEGO ACTUALES • Sobremesa • Portátiles Wii U Xbox One Playstation 4 PC Nintendo 3DS Playstation Vita Smartphones/Tablets
  7. 7. • Otra de las repercusiones es que desde hace unos años se están adaptando los planes de estudios al desarrollo de estas aplicaciones. • Existen asignaturas, Grados e incluso Másteres dedicados: – Asignatura “Diseño de Videojuegos”, Universidad de Cádiz – “Máster en Videojuegos” - Universidad de Málaga – “Máster en Creación de Videojuegos” – Universitat Pompeu Fabra – “Máster en Programación de Videojuegos” – U-tad – “Máster en Desarrollo de Videojuegos” – Universidad Complutense de Madrid • Aún así, distamos mucho de Europa y América: – Ejemplo: Center for Computer Game Research (Copenhague) VIDEOJUEGOS EN LA UNIVERSIDAD
  8. 8. APLICACIONES A LA CIENCIA APLICACIONES A LA CIENCIA
  9. 9. Su novedoso mando (Wiimote) ha tenido muchas aplicaciones en el ámbito científico (y no tan científico): • control de robots, paneles/monitores reactivos, reconocimiento y seguimiento de formas y sujetos. WII http://www.youtube.com/watch?v=v1AJ_OBJUpY http://www.youtube.com/watch?v=TkmxhVtvLoM http://www.youtube.com/watch?v=0awjPUkBXOU
  10. 10. Gracias a su controlador sin mandos Kinect: • control de robots por movimiento y por voz, reconocimiento de formas y personas, etc. XBOX 360 http://www.youtube.com/watch?v=Sw4RvwhQ73E http://www.youtube.com/watch?v=c6jZjpvIio4
  11. 11. GPGPU Aprovechamiento de la potencia de cálculo de las GPUs para resolver problemas complejos de computación. Ventajas: • Del orden de 10 a 30 veces más Gflops que las CPUs coetáneas. • Precio bajo (para lo que ofrece). Desventajas: • Lenguajes propios: CUDA, OpenCL • Requiere estructuras de datos y de cómputo específicas.
  12. 12. CIENCIA EN LOS VIDEOJUEGOS CIENCIA EN LOS VIDEOJUEGOS
  13. 13. LA CIENCIA EN VIDEOJUEGOS
  14. 14. • Cumpliendo con las reglas de la física • Gracias a motores específicos para modelado de físicas. CIENCIA APLICADA EN VIDEOJUEGOS http://www.youtube.com/watch?v=B7_rPDwSKe8
  15. 15. Realidad aumentada
  16. 16. INVESTIGACIÓN EN VIDEOJUEGOS INVESTIGACIÓN EN VIDEOJUEGOS
  17. 17. • Aparte del realismo visual y físico, se quiere modelar enemigos y compañeros cuyo comportamiento sea ‘inteligente’ (humano). • Es decir, los recursos se están invirtiendo en la IA. LA NUEVA FRONTERA
  18. 18. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) • Se llama IA a la rama de la informática dedicada a la implementación de agentes racionales (o aparentemente racionales) no vivos. • Dentro de un videojuego, se trata de definir técnicas de comportamiento para los personajes no manejables (NPCs en inglés) que ‘simulen’ ser racionales. Estos personajes podrán ser enemigos o colaboradores. • En principio no se trata de obtener comportamiento estrictamente humano, dado que esto conllevaría la inclusión ‘forzosa’ de errores (los humanos nos equivocamos mucho).
  19. 19. IAs BÁSICAS • En los inicios de los videojuegos, los NPCs seguían habitualmente unas pautas o patrones predefinidos, que el programador establecía al crear el juego y que eran invariables. • Las IAs reactivas proponían acciones de los NPCs en respuesta a las de los jugadores. • Las IAs dedicadas establecían ‘personalidades’ diferentes a los NPCs.
  20. 20. IAs MÁS AVANZADAS • Usando máquinas de estados finitos → una serie de estados posibles para el NPC y las transiciones entre ellos. By Fergu
  21. 21. IAs MÁS AVANZADAS • Sistemas de reglas y los árboles de decisión. En ambos casos se tienen un conjunto de reglas que el NPC seguirá para actuar en función de las condiciones (entradas o percepciones) que se den en su entorno.
  22. 22. IAs ACTUALES (I) • Muchas usan comportamientos predefinidos (scripts), en función de las acciones del jugador. • Sencillas de definir, basándose en la experiencia. • Su problema es la poca flexibilidad que tienen para adaptarse a situaciones cambiantes.
  23. 23. IAs ACTUALES (II) • Además, los NPCs cuentan por lo general con ventajas adicionales al jugador humano:  puntería perfecta basada en coordenadas exactas.  navigation points :  marcan puntos interesantes o claves del mapa.  señalan rutas de paso prefijadas hacia zonas ventajosas o items.  son invisibles al jugador
  24. 24. IAs ACTUALES • Pero no son perfectas: • Comercialmente se ha hecho poco uso técnicas ‘más científicas’, como las redes neuronales, los algoritmos evolutivos,… By Antares http://youtu.be/Xr2kwfquWPk
  25. 25. INVESTIGACIÓN EN JUEGOS • Tradicionalmente, en el entorno científico, se consideraba la llamada Teoría de Juegos, una rama de las matemáticas aplicadas en la que se ofrecen incentivos en base a la toma de decisiones. Dentro de ella se incluían juegos sencillos en su planteamiento, pero costosos en su resolución: torres de Hanoi, dilema del prisionero, juego de la vida. • Estos juegos planteaban problemas a resolver mediante técnicas exactas, heurísticas o metaheurísticas: búsqueda en árboles, A*, algoritmos genéticos, algoritmos basados en colonias de hormigas, • Además, la resolución de juegos tradicionales (típicamente puzles) también ha sido objeto de estudio desde los inicios de la investigación científica: ajedrez, backgammon, mastermind, sudoku.
  26. 26. INVESTIGACIÓN EN JUEGOS • La aparición de los videojuegos propició un nuevo entorno de problemas. • El primero y más directo que se propuso resolver fue el de los aspectos relativos a la IA. Este problema aún es el más relevante. • Posteriormente, con el avance de la tecnología, los videojuegos se fueron haciendo cada vez más complejos, con lo que se añadieron nuevos componentes que era posible investigar: – Búsqueda en mapas, predicción de combates, simulación, etc • En la actualidad, las posibilidades son tan grandes, que los temas de estudio han aumentado exponencialmente y del mismo modo la investigación científica (y publicaciones).
  27. 27. • Rama de la IA que aplica metaheurísticas y mecanismos bioinspirados para la resolución de problemas complejos, generalmente modelando sistemas adaptativos o cambiantes. • Hay que modelar el juego (o una parte del mismo) como un problema de optimización, búsqueda o aprendizaje. INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
  28. 28. • Búsqueda de camino mínimo en un mapa • Predicción de resultado de combates • Definición automática de reglas de comportamiento • Ajuste de parámetros de comportamiento • Decisión de objetivos Ejemplos de inteligencia
  29. 29. • NPC’s AI: – Modelar la IA o aspectos de ella para rivales o compañeros dentro de cualquier juego. – Intenta crear agentes autónomos en el juego llamados bots. – Es la línea de investigación más explotada. TÉCNICAS HABITUALES: – Behavioural parameters optimization: se aplican AGs para evolucionar conjuntos de parámetros de comportamiento. – Rule system generation: se trata de definir automáticamente el conjunto de reglas que determinen la forma de actuar de los NPCs. Se suele aplicar PG. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
  30. 30. • Human-like behaviour (in bots): – El objetivo es modelar NPCs que sean capaces de actuar como lo haría un jugador humano. – Deben ser (a veces), impredecibles, torpes o poco precisos, dubitativos, empáticos, etc. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN – Expert-based systems: se hace un modelo del comportamiento de un jugador experto. Normalmente un conjunto de reglas de actuación en cada situación. – Knowledge extraction: se graban partidas de jugadores humanos y se usan métodos de extracción de datos (data mining) sobre esas partidas. – Inretactive algorithms: se definen algoritmos en los que intervienen controladores humanos, para dirigir los resultados a obtener.
  31. 31. • Procedural Content Generation → generar de forma automática distintas partes del juego. – Niveles: el escenario o partes de él son generadas (árboles en TES v: Skyrim, No Man's Sky) – Armas, Items: (Borderlands) – Historia, Guión. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
  32. 32. EJEMPLOSEJEMPLOS
  33. 33. Bot basado en AG (GA-Bot) Proceso Evolutivo del AG Std AI población Std AI Std AI EVALUACIÓN DEL FITNESS • Analizamos MEF • Determinamos parámetros • Optimizamos UNREALBOT
  34. 34. • Analizamos MEF • Determinamos parámetros de equipo • Optimizamos Equipo de bots basados en AGs (GT-Bot) Proceso Evolutivo del AG población EVALUACIÓN DEL FITNESS Std AI Std AI Std AI vs O UNREALBOTS TEAM
  35. 35. • Creado mediante evolución (con AEs) de MEFs: MARIO AGENT Nivel de dificultad 3 (5 días de evolución) http://www.youtube.com/watch?v=qQVQ43sWwYY
  36. 36. • Massive Artificial Drama Engine: – Sistema de generación de tramas masivas para personajes secundarios en juegos. – Cada NPC tendrá una historia personal que le sirva para situarse en el juego y que justifique sus actos. • Dentro de la PCG. • Es un sistema multiagente optimizado mediante AEs. • Se busca el interés del jugador que definirá los arquetipos a generar por el sistema ( héroes, vengadores, mentores, villanos, personas en apuros). MADE http://made.velonuboso.com @made_project
  37. 37. ¿ALGUNA PREGUNTA SOBRE CIENCIA Y VIDEOJUEGOS? Encuentra la presentación en slideshare: Slideshare.net/jjmerelo Todo nuestro software es libre y está disponible. Yo soy @jjmerelo Transpas originales de @amoragar ¡Muchas gracias a @fergunet y @antaress!

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