Game Developement Wstęp do systemów AI

Prezentacja na temat: "Game Developement Wstęp do systemów AI"— Zapis prezentacji:

1 Game Developement Wstęp do systemów AI
Michał Drobot Visual Technical Director Paweł Weder Lead Game Designer Reality Pump

2 Plan wykładu AI – nauka a praktyka Znaczenie i zastosowanie w grach
Podstawowe techniki AI Podstawy budowy systemów AI Praktyczne zastosowania na podstawie TW: The Temptation

3 AI – nauka a praktyka Nauka dąży do maksymalnego odwzorowania poprawności opisu matematycznego rzeczywistości Często mało wydajne rozwiązania Na obecnym etapie nie istnieje system będący w stanie udawać człowieka w kompleksowym środowisku gry Produkcja AI do gier kładzie nacisk na Tworzenie percepcyjnie poprawnego AI Wydajność oraz skalowalność systemu

4 AI – nauka a praktyka AI w grach stanowi połączenie
Rozwiązań naukowych Przeskalowanych pod względem wydajności oraz skali do świata gier Rozwiązań proceduralnych Rozwiązań odgórnych (skrypty itp..)

5 Znaczenie i zastosowanie
W przeciągu ostatniej dekady doszło do rewolucji graficznej oraz gameplay’owej AI jedynie ewoluowało, często jednak pozostając na podobnym poziomie Pierwsze AI do FPP miały 20 linii kodu Obecnie zdarza się, że AI stoi na podobnym poziomie

6 Znaczenie i zastosowanie
Sytuacja wynikła z Braku wsparcia oraz istnienia konkretnej platformy Brak SDK jak w środowiskach graficznych Stosunkowo duży nacisk lobby graficznego Małe zainteresowanie graczy Brak zasobów pamięciowych oraz wydajnościowych

7 Znaczenie i zastosowanie
Obecnie coraz większy nacisk na rozwój AI Często ważny element gameplay’u Wizualizacje efektownych zjawisk wymagają systemów AI Zarządzanie tłumem Bitwy Symulacje miejskie Zaawansowane systemu cząteczkowe

8 Znaczenie i zastosowanie
Zaawansowane metody AI w grach F.E.A.R Zaawansowane AI oparte na FSM, Fuzzy Logic oraz pamięci udającej system uczący FORZA 2 Sieci neuronowe dokonujące korekt skrętów podczas przejazdu samochodów przez tor Spore Proceduralne AI grup oraz animacji szkieletowej

9 Znaczenie i zastosowanie
Zaczyna pojawiać się middleware Xaitement Kompletny system wraz z narzędziami do obsługi hierarchicznych FSM, Fuzzy Logic, Path Planning, Crowd control, Procedural Behaviour Euphoria System animacji proceduralno-behawioralnej oparty na biomechanice i reakcjach natychmiastowych żywych organizmów

10 Znaczenie i zastosowanie
Wystarczająca moc obliczeniowa GPU Obliczenia równoległe na dużych zbiorach danych Flocking Steering Particles Multithreading Możliwość desygnacji pojedynczego wątku / CPU na stałe dla obliczeń AI

11 Podstawowe techniki AI
FSM Autonomous agents Steering behaviours Flocking behaviours Graph search Path planning Fuzzy logic

12 Podstawowe techniki AI
FSM

13 Podstawowe techniki AI
Autonomous agents

14 Podstawowe techniki AI
Steering behaviours

15 Podstawowe techniki AI
Flocking behaviours

16 Podstawowe techniki AI
Graph search

17 Podstawowe techniki AI
Path planning

18 Podstawowe techniki AI
Fuzzy logic

19 Podstawy systemów AI System decyzyjny Rodzaje rozwiązań
Decyzje strategiczne Decyzje taktyczne Reaktywność agentów Realizm systemu Gatunek

20 Podstawy systemów AI Nawigacja systemy gridowe pola stanów
mapy grafowe siatki nawigacyjne

21 Podsumowanie For more information contact me hello@drobot.org
Slides, whitepaper and code will be available at Drobot.org

22 Questions ?