Znanstvenici uče umjetnu inteligenciju driblanju

  • Objavljeno u Znanost
image

Poznato je da najbolji svjetski košarkaši pokazuju veliku vještinu u pokretima gornjeg dijela tijela, agilnosti donjeg dijela te savršenu koordinaciju u vođenju lopte. Iako najbolje košarkaške simulacije poput NBA Live i NBA 2K donose drastična poboljšanja u grafičkom izgledu i fizici kretanja 3D likova, njihova vještina u vođenju lopte i driblanju još uvijek se temelji na gotovim animacijama. To znači da kada pritisnete određenu tipku ili kombinaciju tipki, zapravo samo pokrenete određenu animaciju koja automatski izvede dribling ili pas prema drugom igraču.

Računalni znanstvenici DeepMotiona i Sveučilišta Carnegie Mellon, odlučili su umjesto izrade predefiniranih animacija trenirati virtualne igrače kako bi u realnom vremenu mogli simulirati kompleksna vođenja lopte.  

To se izvodi sustavom "potpomognutog učenja“ pod nazivom DeepDribble, u kojem se AI algoritmi treniraju pomoću biomehaničkog modela kako bi dobili odgovarajuću pokretljivost zglobova i trupa. Proces "fizikalizira" standardni model lika, prilagodbom muskulature potrebne za izvođenje određenih kretnji, pri čemu se različiti setovi zglobova mogu zasebno trenirati kako bi se postigli željeni pokreti.

Likovi se potom uvježbavaju korištenjem kratkog isječka snimanja pokreta (motion capturea) kao referentnog podatka, što uči kontroler manipuliranju biomehaničkog modela kako bi izveo simuliranu inačicu iz isječka.

Mada su znanstvenici ovo koristili za košarku, isti sustav se može primjenjivati i na sve druge sportske simulacije, pa bismo DeepDribble mogli pronaći i u simulacijama nogometa, ragbija, skijanja, boksa i drugih sportova.

DeepMotion će DeepDribble ugraditi u svoj sustav za pametnu simulaciju kretanja virtualnih likova pod nazivom Neuron, koji omogućuje svakome da uploada svoje datoteke 3D modela u njihovu platformu i dobije interaktivne modele izuzetne pokretljivosti, što se može primjenjivati u video igrama, VR i AR aplikacijama, kao i u filmovima. Više informacija o DeepDribleu možete pronaći na ovoj poveznici.

Podijeli