Исследователи Калифорнийского университета в Беркли и Университета Британской Колумбии создали виртуальные модели, которые могут тренироваться в рукопашном бое, паркуре и акробатике, оттачивая свои движения до совершенства, совсем как человек. Их работа может значительно повлиять на создание компьютерных игр и фильмов.
«Актер может показать машине несколько примеров трюков, и система использует их в разных ситуациях», — объяснил Джейсон Пенг, один из авторов исследования.
Один алгоритм можно использовать для обучения множеству сложных трюков. Изображение: Berkeley Artificial Intelligence Research
Виртуальные персонажи, которых создали ученые, используют алгоритм стимулированного обучения, частично основанный на методах обучения животных.
Исследователи записали движения профессиональных акробатов и экспертов в области боевых искусств. Виртуальная модель пробует повторить эти движения и каждый раз получает одобрение, если ей это начинает удаваться. Для использования такой техники необходимо, чтобы персонаж обладал реалистичным телом и находился в мире с правильными законами физики.
С помощью алгоритма можно научить героя делать сальто или лунную походку. «Таким образом можно решить множество проблем анимации», — считает Сергей Левин, доцент Калифорнийского университета в Беркли, который также принимал участие в проекте.
Персонажи высокобюджетных компьютерных игр могут выглядеть очень реалистично, но на самом деле они всего лишь цифровые марионетки, которые действуют четко по сценарию. В геймдеве и анимации активно изучают использование программ, которые автоматически добавляют реалистичную физику персонажей. Джеймс Джейкоб, глава компании Ziva Dynamics, считает, что стимулирующее обучение позволит добавить реализма не только внешности персонажа, но и его поведению. «Раньше людям приходилось пользоваться более простыми методами, — рассказал он. — Сейчас же мы обучаем цифровую модель понимать движения человека или существа. Мы направляем ее и учим адаптироваться к окружению».
Трюки даются не сразу. Изображение: Berkeley Artificial Intelligence Research
Этот метод может пригодиться не только в индустрии кино и игр — с помощью симуляции трюкам могут поучиться и настоящие роботы. Например, можно сначала научить робота собирать стол в виртуальном пространстве, чтобы потом он попробовал свои силы в реальном мире.
Левин считает, что в конечном счете роботы смогут даже научить людей новым трюкам. «Если кто-нибудь захочет сделать трюк, который никто еще никогда не пробовал, можно испытать его в виртуальном пространстве и, быть может, в итоге получится что-нибудь интересное», — прокомментировал ученый.
Материалы по теме:
Видео: искусственный интеллект Google учится паркуру
Видео: прыгучий робот открывает двери и скачет по лестнице
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
- 1 «Жутко агрессивное сочетание цветов»: в соцсетях обсудили ребрендинг «Яндекс Маркета»
- 2 «Яндекс Маркет» провел ребрендинг платформы
- 3 Добро и бизнес: как универсальный дизайн помогает завоевывать клиентов и делает комфортной жизнь людей с ОВЗ
- 4 Как управлять клиентским опытом в ритейле: разбираемся на примере «Дикси» и «Магнит у дома»
- 5 Какой корпоративный дизайн выбрать, чтобы подчеркнуть достижения компании: сквиркл-, гласс- или неоморфизм
ВОЗМОЖНОСТИ
25 апреля 2024
26 апреля 2024
29 апреля 2024