PLAYER 1 – ANTONI O M. MORA GARCÍ APLAYER 2 – Juan Jul i án Mer el o Guer vós

CIENCIA YVIDEOJUEGOS

CIENCIA YVIDEOJUEGOS

Cc- by- sa Semana de l a c i enci a 2017, ETSI I T

- Pr ess START -

Versión 2.0

Versión 2.0

íNDICE

Introducción

Aplicaciones de los

videojuegos a la ciencia

Ciencia en los videojuegos

Investigación en

videojuegos

Ejemplos

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

¿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!

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”

SISTEMAS DE JUEGO ACTUALES• Sobremesa

• Portátiles

Wii U Xbox One Playstation 4 PC

Nintendo 3DS Playstation Vita Smartphones/Tablets

• 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

APLICACIONESA LA CIENCIA

APLICACIONESA LA CIENCIA

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

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

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.

CIENCIA EN LOSVIDEOJUEGOS

CIENCIA EN LOSVIDEOJUEGOS

LA CIENCIA EN VIDEOJUEGOS

• 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

Realidad aumentada

INVESTIGACIÓNEN VIDEOJUEGOSINVESTIGACIÓN

EN VIDEOJUEGOS

• 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

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).

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.

IAs MÁS AVANZADAS• Usando máquinas de estados finitos → una serie de estados

posibles para el NPC y las transiciones entre ellos .

By Fergu

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.

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.

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

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

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.

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).

• 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

• 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

• 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

• 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.

• 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

EJEMPLOSEJEMPLOS

Bot basado en AG (GA-Bot)

ProcesoEvolutivodel AG

Std AI

población

Std AI

Std AI

EVALUACIÓN DEL FITNESS

• Analizamos MEF• Determinamos parámetros• Optimizamos

UNREALBOT

• Analizamos MEF• Determinamos parámetros de equipo• Optimizamos

Equipo de bots basados en AGs

(GT-Bot)

ProcesoEvolutivodel AG

población

EVALUACIÓN DEL FITNESS

Std AI

Std AI

Std AI

vs

O

UNREALBOTS TEAM

• Creado mediante evolución (con AEs) de MEFs:

MARIO AGENT

Nivel de dificultad 3(5 días de evolución)

http://www.youtube.com/watch?v=qQVQ43sWwYY

• 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

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SOBRE CIENCIA Y VIDEOJUEGOS?

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Yo soy @jjmereloTranspas originales de

@amoragar

¡Muchas gracias a @fergunet y @antaress!