nachricht

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

laut einer nachricht vom 29. august haben google-forscher ein neuronales netzwerk entwickelt, das echtzeit-gameplay für das klassische schießspiel „doom“ generieren kann, ohne eine herkömmliche spiel-engine zu verwenden.

gleichzeitig kündigten die forscher diese forschung auf github an und veröffentlichten die echtzeit-game-engine gamengen. berichten zufolge ist gamengen die erste game-engine, die vollständig auf neuronalen modellen basiert und auf einem einzigen tpu (googles maßgeschneiderter beschleunigerchip für künstliche intelligenz) laufen kann simuliert „doom“ in echtzeit mit einer geschwindigkeit von mehr als 20 bildern pro sekunde und die erzeugte bildqualität kommt dem echten spiel sehr nahe, ohne dass herkömmliche komponenten der spiel-engine erforderlich sind. das arbeitsprinzip dieser engine besteht darin, das diffusionsmodell zu verwenden, um jeden frame in echtzeit vorherzusagen, sodass der spielbildschirm in echtzeit basierend auf der bedienung und interaktion des spielers mit der komplexen umgebung generiert wird. das training von gamengen ist in zwei phasen unterteilt. erstens lernt der rl-agent, das spiel zu spielen und zeichnet den trainingsprozess auf. zweitens wird das diffusionsmodell trainiert, um den nächsten frame basierend auf der reihenfolge vergangener frames und aktionen zu generieren. dies könnte bedeuten, dass ki in der lage sein wird, spiele im handumdrehen zu erstellen und sie für jeden spieler zu personalisieren.