A EA Sposts em breve terá um novo game de futebol, intitulado EA FC, o game será daqui para diante a nova cara do jogo de futebol mais jogado do mundo. Contudo, novos jogos tem despertado a curiosidade e interesse de jogadores que podem e querem conhecer outras opções para os jogos de futebol.
Com um mercado tão amplo e cheio de adeptos é natural que isso desperte muito interesse em produzir novos games. Nesse sentido, uma grade ajuda a novos desenvolvedores são as Inteligências Artificias.
Atualmente diversos softwares podem ajudar no desenvolvimento, criação e aperfeiçoamento de games. Ou seja, eles podem ajudar na criação e desenvolvimento e aperfeiçoamento de NPCs, melhorias de táticas, correções em bugs muitas vezes irritantes. Isso para dizer o mínimo.
Pensando nisso, montamos uma lista com 7 ferramentas AI que podem ser úteis nesse processo de criação, revisão e aperfeiçoamento. Confira a seguir:
Unity ML-Agents
A Unity ML-Agents é uma IA desenvolvida pela Unity Technologies que pode ser usada para treinar agentes de IA em jogos Unity. No caso do um game de futebol, poderia ser aplicada para treinar os jogadores controlados pelo computador, permitindo que eles aprendam e melhorem suas habilidades ao longo do tempo. Os jogadores controlados pela IA poderiam aprender estratégias de jogo, tomar decisões mais realistas e até mesmo se adaptar às táticas do jogador humano, proporcionando uma experiência de jogo mais desafiadora e autêntica.
IBM Watson
O IBM Watson pode ser utilizado para aprimorar a inteligência dos personagens do jogo, especialmente no que diz respeito aos diálogos. Através da análise de linguagem natural e processamento de texto, o Watson pode ajudar a criar personagens com respostas mais realistas e contextualmente relevantes. Por exemplo, os jogadores poderiam interagir com treinadores virtuais que respondem de forma inteligente às perguntas e fornecem orientações personalizadas com base nas ações e desempenho do jogador.
OpenAI Gym
Embora o OpenAI Gym seja frequentemente associado a ambientes de treinamento para jogos baseados em aprendizado de máquina, ele também pode ser utilizado para criar e testar algoritmos de controle de jogadores. Os desenvolvedores poderiam utilizar o OpenAI Gym para criar cenários de jogo específicos, como dribles, passes, chutes a gol, e treinar algoritmos de IA para executar essas ações de forma inteligente e realista.
Google Cloud AI
A plataforma de inteligência artificial da Google oferece uma variedade de APIs e serviços que podem ser aplicados a jogos de futebol. Por exemplo, o serviço de reconhecimento de imagem pode ajudar na detecção de gestos dos jogadores, permitindo que os movimentos físicos dos jogadores sejam capturados e refletidos no jogo. Além disso, o processamento de linguagem natural pode ser usado para melhorar os comentários do jogo, permitindo que a narração acompanhe o que está acontecendo em tempo real e ofereça análises detalhadas sobre a partida.
TensorFlow
O TensorFlow é um poderoso framework de aprendizado de máquina que pode ser aplicado em diferentes aspectos em jogos de futebol. Por exemplo, ele poderia ser usado para melhorar a jogabilidade dos jogadores controlados pela IA, permitindo que eles aprendam com experiências passadas e ajustem seu comportamento de acordo. Além disso, o TensorFlow pode ser aplicado na análise de dados de jogadores reais para criar modelos preditivos que auxiliem na reprodução de movimentos e comportamentos autênticos.
Nvidia Deep Learning Super Sampling (DLSS)
Embora o DLSS não esteja diretamente relacionado à criação de jogos de futebol, ele pode ser aplicado em um game de futebol para melhorar a qualidade visual do jogo. O DLSS utiliza redes neurais para aprimorar a resolução e a qualidade gráfica, proporcionando imagens mais nítidas e detalhadas. Isso resultaria em gráficos mais realistas, tornando o jogo mais imersivo e visualmente atraente para os jogadores.
Procedural Content Generation (PCG)
Embora não seja uma IA específica, a PCG é uma técnica que pode ser utilizada para gerar conteúdo de jogo de forma automática. No caso de um game de futebol, a PCG poderia ser usada para gerar automaticamente estádios, uniformes, designs de campo e até mesmo animações de multidão, tornando o processo de criação e expansão do jogo mais eficiente.
Esses são apenas algumas das opções de IA que podem ser usadas como ferramentas. Contudo, existem diversas outras que podem por exemplo, criam Deep Fake de jogadores do mundo real e a partir delas, otimizar movimento e expressões faciais. Essa tecnologia pode completar a sensação de controlar um Messi ou Neymar idênticos aos reais.
Mais do que isso, a tecnologia pode estar projetada no futuro, já pensando em quem serão e como serão os próximos melhores do mundo. Ela também pode ser usada para revisar códigos de programação e corrigir bugs antes mesmo de serem detectados pelos usuários. Enfim, as opções são muito diversas e com o desenvolvimento e aperfeiçoamento de games cada vez mais rápido poderemos ir cada vez mais longe. Alguém aí dúvida?
