Hoje vamos falar sobre IA da NVIDIA é usada para criar novo mapa jogável de GTA V
A NVIDIA já mostrou o potencial da Inteligência Artificial para o desenvolvimento de games ao usar sua rede neural GameGAN para recriar PAC-MAN, sem acesso ao motor de jogo original, apenas “observando” 50 mil partidas do jogo.
Mas, por mais impressionante que seja a façanha, PAC-MAN já tem mais de 40 anos. Seria possível usar a IA para, por exemplo, criar um mapa novo e jogável de GTA 5?
Pois foi exatamente isso que os pesquisadores Harrison Kinsley e Daniel Kukeila conseguiram com GANTheft Auto, projeto que usa tecnologias da NVIDIA para criar uma rede neural que gera um trecho jogável de Grand Theft Auto V.
Essa recriação do jogo não utiliza nenhuma linha de código do título original, o modelo de IA cria em tempo real o ambiente de jogo a partir de dados de seu treinamento, observando partidas para simular desde detalhes do ambiente e reflexos do carro à física do jogo.
“A rede neural neste caso é o jogo completo,” explica Kinsley em seu vídeo de demonstração do GANTheft Auto. “Ela determina o que acontece quando você aperta a tecla para ir para a direita ou esquerda.
Não há nenhuma regra escrita por nós ou pelo código original de GTA V. Nós estamos jogando em uma representação de uma rede neural do GTA V. Nós estamos acostumados com a IA funcionando em programas, mas aqui a IA é o programa.”
Treinar uma IA é um processo que envolve muito poder de processamento, portanto o pesquisador usou uma estação DGX A100 da NVIDIA, que soma um total de 320 GB de RAM.
Ele utilizou 12 bots jogando simultaneamente para que a rede neural absorvesse o máximo de informações no mínimo tempo possível.
“Esse modelo aprendeu a replicar a física de GTA V, mas o mesmo processo poderia ser usado para aprender a física do mundo real, o que pode ser usado para aprimorar a física dos videogames, uma área em que encontramos dificuldades,” conta Kinsley.
Uma demo jogável de GANTheft Auto, compatível com qualquer GPU da NVIDIA com CUDA Cores, está disponível na página do projeto no GitHub.
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