Forscher des Polytechnikums Mailand brachten einer KI bei, spielbare Doom-Level zu bauen. Die Technik könnte Spielentwicklern bei der Erstellung von Spielwelten unterstützen.

Das 1993 erschienene Doom revolutionierte Computerspiele durch seine immersive 3D-Grafik. Seither haben Fans mehr als 9.000 Levels für den Ego-Shooter kreiert. Der große Fundus frei verfügbarer Spielkarten brachte drei italienische KI-Forscher auf eine interessante Idee: Was wäre, wenn man einer Künstlichen Intelligenz anhand dieses Materials beibringen könnte, ansprechende Level zu bauen?

Für ihre Forschungsarbeit mussten die KI-Spezialisten zuerst die Daten aufbereiten, die der KI als Trainingsmaterial dient. Hierfür extrahierten sie aus den Karten Bilder, die die wichtigsten Eigenschaften der Level zeigen, zum Beispiel den Grundriss und wo Objekte platziert sind. Weitere Eigenschaften wurden in numerischer Form festgehalten.

Kein Ersatz für menschliche Designer

Anschließend trainierten sie den Algorithmus mittels eines Generative Adversial Network (GAN): Hierbei produziert ein künstliches neuronales Netz auf Basis der analysierten Daten einen Levelentwurf, während ein zweites Netz dessen Qualität beurteilt. Nach 36.000 solcher Durchläufe war die KI in der Lage, ansprechende Level zu bauen. In einem Youtube-Video (siehe unten) ist dieser Lernprozess bildhaft dargestellt.

“Unsere Resultate zeigen, dass das GAN die Struktur der Doom-Level erfasst. Das scheint ein vielversprechender Ansatz für die Level-Generierung in Ego-Shootern”, schreibt das Forscherteam in ihrer wissenschaftlichen Publikation.

Perfekt ist das Ergebnis allerdings nicht: Die grobe Architektur der Level überzeugt zwar, mit Details tut sich die KI aber schwer. Deshalb dürfte sie menschliche Leveldesigner so bald nicht ersetzen. Die Forscher sind sich dessen bewusst. Sie sehen in dem KI-Ansatz eine Möglichkeit, grundlegende Aspekte der Levelerstellung zu automatisieren und Entwicklern damit etwas Arbeit abzunehmen.

| Featured Image: Edoardo Giacomello et al. | Source: MIT Technology Review

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