Un motor de sugerencias genera nuevos contenidos sobre videojuegos

Un grupo de investigación de la Universidad San Jorge de Zaragoza ha desarrollado un motor de sugerencias que ayuda a los estudios a agilizar el diseño de niveles y jefes finales. Las mutaciones de la biología han inspirado a los investigadores de la USJ para crear esta herramienta de apoyo al trabajo de los programadores.
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A los mandos de nuestra nave, la batalla no cesa ni un instante en el videojuego Kromaia. Objetivos, disparos, drones, lanzallamas, escudos… y el vértigo de movernos libremente en un espacio en tres dimensiones, mientras recorremos cuatro mundos con cuatro gigantescos enemigos finales.

Sobre este videojuego, desarrollado por el estudio aragonés Kraken Empire para Play Station 4 y Steam, los investigadores del grupo Software Variability for Internet of Things (SVIT) de la Universidad San Jorge (USJ) han probado el motor de sugerencias de contenido que acaban de crear.

Carlos Cetina, investigador principal del grupo, explica que “el motor sugiere nuevo contenido para los videojuegos a partir de ejemplos que los desarrolladores han construido previamente”. Y le ganan la partida al tiempo.

Contando tanto el tiempo de desarrollo como el de pruebas con jugadores, que los enemigos finales de cada nivel de Kromaia vieran la luz costó a sus desarrolladores diez meses de trabajo. Con la tecnología desarrollada por el grupo SVIT, obtuvieron a los enemigos finales en tan solo cinco horas de computación en un ordenador convencional.

Un mercado voraz

Si hay suerte, el mercado del videojuego demanda versiones y expansiones, nuevas entregas en las que se añaden desde nuevos personajes y vestimentas hasta nuevas historias que pueden ser casi como un juego completo. “El juego inicial es el capítulo piloto y si tiene éxito, se expande con nuevo contenido durante varias temporadas”, indica Cetina, quien constata que “hace tiempo que los videojuegos tienen una intensa vida después de ser lanzados al mercado; hemos llegado a un punto en el que se han convertido en una suerte de series de televisión”. 

Desarrollar nuevos videojuegos de sagas como ‘Call of Duty’ o ‘Grand Theft Auto’ requiere equipos de hasta 1.000 personas; y es en la creación del contenido –niveles, enemigos, objetos, escenarios, etc.– donde más tiempo invierten los desarrolladores.

Esta tecnología no pretende reemplazar a estos profesionales. “Podríamos decir que hemos transformado parte del desarrollo en un diálogo entre los desarrolladores y el motor de sugerencias, que son complementarios”, señala Cetina. 

“Los humanos somos buenos con la creatividad, pero no tanto explorando grandes cantidades de datos –precisa–. En cambio, en el motor es al revés. Nuestro trabajo combina lo mejor de los dos mundos. De este modo obtenemos sugerencias que llevan la creatividad del desarrollador a lugares que no había explorado o ni siquiera imaginado”.

Así ocurrió con Kromaia, donde una de las peculiaridades del juego es que los enemigos finales son auténticos gigantes. “Los enemigos finales hechos a mano por los desarrolladores, que se inspiraron en dioses mitológicos, se utilizaron como ejemplos para el motor de sugerencias”, explica. Y el motor propuso variantes de esos enemigos que funcionaban igual de bien. Pero “curiosamente, el motor también propuso que una parte del escenario podría transformarse en un enemigo final gigante –destaca–. Fue una idea muy original que dio muy buen resultado y muestra cómo este trabajo lleva a explorar nuevas ideas”.

https://twitter.com/group_svit/status/1354922969135534081

La biología como inspiración

El equipo de Carlos Cetina en la USJ lleva nueve años trabajando en la intersección entre inteligencia computacional y modelado conceptual. Este motor de sugerencias está inspirado en la biología. “Nuestra ‘reproducción’ del contenido de los videojuegos –explica– está inspirada en las ideas de cruce y mutación.

Los contenidos se cruzan entre ellos, con el fin de obtener nuevo contenido que combine los mejores rasgos de sus padres. También mutamos el contenido con la esperanza de que la mutación ayude a mejorarlo”. Para guiar la evolución del contenido, el ordenador utiliza como ejemplo el material creado previamente por los desarrolladores, simula cómo se comporta el nuevo contenido y lo compara con el original.

Así se asegura de que el resultado es comparable al creado por los desarrolladores.

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