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GameGAN : Nvidia recrée Pac-Man sans moteur uniquement avec le modèle AI

GameGAN: Nvidia stellt Pac-Man ohne Engine nur mit KI-Modell nach

Pour le 40e anniversaire de Pac-Man, Nvidia a libéré ses chercheurs en IA sur le jeu classique. Le résultat est une version de Pac-Man qui est générée exclusivement à partir d’un modèle d’intelligence artificielle et produite en une série d’images sans avoir son propre moteur de jeu. Nvidia appelle le projet de recherche GameGAN.

Le nom du modèle AI GameGAN signifie « Game Generative Adversarial Network » et donc les réseaux neuronaux artificiels sous-jacents qui génèrent le contenu du jeu. Dans les réseaux adversatifs générateurs, deux réseaux neuronaux – générateur et discriminateur – s’affrontent dans un jeu à somme nulle pour créer un nouveau contenu si convaincant qu’il passe pour l’original. Le réseau génératif crée le nouveau contenu et le discriminateur l’évalue.

Le GameGAN a été précédemment formé par Nvidia sur ses propres systèmes DGX avec 50 000 tours de jeu, plusieurs millions d’images et les entrées de contrôle correspondantes du jeu Pac-Man, afin de recréer ensuite le jeu en temps réel sans moteur de jeu. Nvidia souligne que cela est possible avec des résultats convaincants, même si l’IA ne connaît pas les règles de base du jeu. Les règles de base de Pac-Man sont généralement définies via le moteur de jeu qui n’est plus disponible, comme la collecte de points, la poursuite des quatre fantômes ou les pilules de pouvoir pour chasser et manger les fantômes. GameGAN ne dispose pas de ces règles de base en raison de l’absence de moteur, mais grâce à la formation, le modèle d’IA sait comment créer un contenu qui correspond à l’original en temps réel.

Nous voulions voir si l’IA peut apprendre les règles d’un environnement de jeu en observant seulement les actions d’un joueur. Et elle l’a fait.« , a déclaré Seung-Wook Kim, chercheur à Nvidia et responsable du projet. GameGAN peut non seulement générer de nouvelles images en temps réel en réponse à la saisie d’un joueur automatisé ou humain, mais peut également créer indépendamment des mises en page complètement nouvelles du jeu sans les avoir observées dans le jeu auparavant, à condition que le modèle d’IA ait été formé au préalable avec plusieurs niveaux ou versions du jeu.

Nvidia voit un potentiel pour les développeurs de jeux et de simulateurs

Outre le succès de la recherche pour le 40e anniversaire de Pac-Man aujourd’hui, Nvidia voit dans GameGAN une opportunité pour les développeurs de jeux de créer automatiquement de nouveaux niveaux. GameGAN ne se limite pas aux environnements 2D, comme l’ont montré des expériences parallèles avec la plateforme de recherche ViZDoom, basée sur l’IA de Doom. Le processus créatif de conception des niveaux devrait être accéléré, de nouveaux personnages et des jeux entiers pourraient également être créés à l’aide de modèles d’IA.

Cependant, Nvidia voit un potentiel pour GameGAN non seulement dans les jeux, mais aussi dans l’environnement des robots autonomes qui doivent d’abord être formés dans un simulateur. Le développement de ces simulateurs est particulièrement long et pourrait être accéléré par les réseaux adversatifs générateurs. GameGAN pourrait également jouer un rôle dans la conduite autonome, par exemple en utilisant une caméra dans la voiture pour observer et évaluer les actions du conducteur et de l’environnement afin de former un modèle d’IA. „Nous pourrions éventuellement avoir une IA qui apprend à imiter les règles de la circulation et les lois de la physique en regardant simplement les vidéos et les actions des conducteurs » a déclaré Sanja Fidler,
Les chefs de Nvidias du laboratoire de recherche de Toronto. „GameGAN est un premier pas dans cette direction.

Tech Astuce a reçu des informations sur cet article de Nvidia dans le cadre de la NDA La seule spécification était la date de diffusion la plus proche possible.

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Robin Vigneron

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