Investigadores de Google, DeepMind y la Universidad de Tel Aviv han logrado un hito en el desarrollo de tecnología de juegos. Han creado un motor de juego impulsado por un modelo neuronal que permite la interacción en tiempo real con entornos complejos.
Este nuevo modelo, llamado GameNGen, fue entrenado con videos de juego de Doom. Utiliza un enfoque de modelo de difusión para generar el siguiente fotograma del juego en función de los fotogramas anteriores y los comandos ingresados por el jugador.
Aunque GameNGen reproduzca el juego a solo 20 fotogramas por segundo, es visualmente casi indistinguible del juego original. Un experimento reveló que diez expertos que vieron 130 fragmentos de video aleatorios apenas podían distinguir los clips generados del verdadero gameplay de Doom.
Los desarrolladores creen que esta tecnología puede revolucionar la forma en que se crean los videojuegos. GameNGen es la prueba de que un modelo neuronal puede ejecutar eficientemente un juego complejo en hardware existente. Esto podría hacer que el desarrollo de juegos sea menos costoso y más accesible.
Los científicos sugieren que en el futuro, los juegos podrían desarrollarse y editarse utilizando descripciones de texto o imágenes de ejemplo. Sin embargo, aún quedan preguntas sobre cómo generar contenido original y sobre los aspectos éticos de utilizar juegos existentes para entrenar modelos.
Es interesante destacar que los entusiastas ya han demostrado la capacidad de ejecutar Doom en plataformas inesperadas: desde dispositivos íntimos hasta tractores John Deere e incluso utilizando bacterias intestinales.
Fuente: 404media
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Preguntas frecuentes sobre GameNGen, el motor de juego impulsado por un modelo neuronal
1. ¿Qué es GameNGen?
GameNGen es un motor de juego desarrollado por Google, DeepMind y la Universidad de Tel Aviv. Utiliza un enfoque de modelo de difusión para generar los fotogramas de un juego en función de los anteriores y los comandos ingresados por el jugador.
2. ¿Cómo fue entrenado GameNGen?
GameNGen fue entrenado utilizando videos de juego de Doom, un popular videojuego. El modelo neuronal fue alimentado con estos videos para aprender a generar los fotogramas del juego.
3. ¿Qué tan bien reproduce GameNGen el juego original?
Aunque GameNGen reproduce el juego a 20 fotogramas por segundo, es visualmente casi indistinguible del juego original. En un experimento, diez expertos tuvieron dificultades para distinguir los clips generados por GameNGen de los del verdadero gameplay de Doom.
4. ¿Cómo puede revolucionar esta tecnología la industria de los videojuegos?
Los desarrolladores creen que GameNGen es la prueba de que un modelo neuronal puede ejecutar eficientemente un juego complejo en hardware existente. Esto podría hacer que el desarrollo de juegos sea menos costoso y más accesible.
5. ¿Cómo podrían desarrollarse y editarse los juegos en el futuro?
Los científicos sugieren que en el futuro, los juegos podrían ser desarrollados y editados utilizando descripciones de texto o imágenes de ejemplo. Esto podría simplificar el proceso de creación de juegos.
6. ¿Cuáles son las preocupaciones éticas asociadas con el uso de juegos existentes para entrenar modelos?
Aunque GameNGen ha demostrado ser efectivo en la generación de fotogramas de juego, aún existen preguntas sobre cómo generar contenido original y sobre los aspectos éticos de utilizar juegos existentes para entrenar modelos.
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