د ډیری پیښو وړاندوینه کیدی شي مخکې لدې چې پیښ شي ، د مثال په توګه ، دا خورا څرګند دی چې د یو شخص کرکټر چې مشهور MOBA لوبې ډوټا 2 لوبوي ډیر ژر به مړ شي که چیرې یو قوي دښمن اتل هغه ته د لید څخه لرې ساحې ته نږدې شي. مګر هغه څه چې یو کس ته څرګند دي د کمپیوټر لپاره تل اسانه ندي ، او یو شخص تل د دې توان نلري چې هرڅه تعقیب کړي چې د لوبې په نقشه کې پیښیږي. IN د "د مړینې وخت: د ژورې زده کړې په کارولو سره په Dota 2 کې د کرکټر د مړینې وړاندوینه"، د یارک پوهنتون څیړونکو تشریح کړه چې څنګه دوی AI ته روزنه ورکوي ترڅو د لوبې کرکټر د راتلونکي مړینې وړاندوینه وکړي تر څو په کافي اندازه لوړ دقت سره 5 ثانیې مخکې واقع شي. .
په حقیقت کې ، وړاندوینه کول چې یو کرکټر به په 5 ثانیو کې ووژل شي یو څه ډیر ستونزمن دی په پرتله چې په لومړي نظر کې ښکاري. په اوسط ډول لوبه د 80 جلا جلا برخو څخه جوړه ده، چې په هر یو کې یو کرکټر کولی شي د 000 ممکنه درجې (د څیړونکو د محاسبې له مخې) عملونه ترسره کړي. په اوسط ډول، په نقشه کې لوبغاړي په هره لوبه کې 170 حرکتونه ترسره کوي، چې له 000 څخه ډیر د لوبې بدلونونه رامینځته کوي.
د مطالعې لیکوالان یادونه کوي چې د کرکټر ټیټ روغتیا تل د هغه له ګړندي مړینې سره نږدې تړاو نلري ، ځکه چې ځینې اتلان د شفا ورکولو وړتیا لري ، او د شفا یا تلیفون کولو لپاره ځانګړي توکي هم شتون لري. د دې ټولو فکتورونو په پام کې نیولو سره، ټیم د عصبي شبکې روزلو لپاره د والو لخوا چمتو شوي د Dota 2 میچ ریکارډونه کارولي، چې د تیر کال د دسمبر تر 5000 پورې 5000 مسلکي او 5 نیم پرو لوبې لري. د ریښتیني روزنې دمخه ، ریکارډونه د هر لوبغاړي لپاره مهالویشونو ته د میچونو بدلولو سره دمخه پروسس شوي ، د لوبې وخت 0,133 دوهم برخو کې ویشل شوي ، چیرې چې په پیمانه هر ټکی د کرکټر او د هغه چاپیریال په اړه د معلوماتو بشپړ سیټ لري.
د لوبې د ټولو معلوماتو څخه، څیړونکو 287 پیرامیټونه پیژندلي، د بیلګې په توګه، د کرکټر روغتیا، مینه، ځواک، مهارت او هوښیارتیا، د هغه موجود فعال توکي، د کارونې لپاره چمتو وړتیاوې، په نقشه کې د هیرو موقعیت، د نږدې دښمن او متحدینو دفاعي برج ته فاصله، او همدارنګه د عمومي بیاکتنې تاریخ (کله او چیرته چې لوبغاړی وروستی ځل دښمن ولید). دا پیرامیټرې، لکه څنګه چې څیړونکي په ګوته کوي، کلیدي رول لوبوي چې آیا یو کرکټر په نږدې راتلونکي کې مړ کیږي یا ژوندي پاتې کیږي، په نقشه کې موقعیت او د بیاکتنې تاریخ لخوا لوبول شوي خورا مهم رول سره.
"د لوبغاړو چلند د تیرو تیرو معلوماتو لخوا اغیزمن کیږي،" د کاغذ همکاران لیکي. "د مثال په توګه، که دښمن په ساده ډول د سترګو څخه لرې وي، لوبغاړی لاهم پوهیږي چې هغه په سیمه کې دی. له بلې خوا، که دښمن څو دقیقې مخکې ورک شو، هغه د لوبغاړي له نظره هرچیرې کیدی شي. همدا لامل و چې موږ یو ځانګړتیا اضافه کړه چې د بیاکتنې تاریخ تحلیلوي.
د عصبي شبکې د روزلو لپاره، ساینس پوهانو 2870 ان پټونه (287 په هر 10 لوبغاړو کې 57,6 پیرامیټونه) او 10 ملیون ډیټا پوائنټونه کارولي، د معلوماتو 10٪ د تایید لپاره او نور 0,5447٪ د ازموینې لپاره خوندي کوي. د دوی په تجربو کې، ټیم وموندله چې دوی په داسې شرایطو کې د XNUMX اوسط دقت ترلاسه کړی چیرې چې د AI څخه غوښتنه شوې وه چې وړاندوینه وکړي چې په راتلونکو پنځو ثانیو کې به د هرې ټیم د لسو لوبغاړو کوم اتل مړ شي. برسېره پردې، څیړونکي په ګوته کوي چې ماډل کولی شي د ټولو فکتورونو او حالتونو په مطالعه کولو سره د لوی وخت په اوږدو کې د مړینې وړاندوینه وکړي چې کیدی شي دوی ته الر پیدا کړي.
ساینس پوهان یادونه کوي چې د دوی چلند ځینې محدودیتونه لري ، د بیلګې په توګه دا سیسټم د لوبې دننه خورا ډیر معلوماتو ته اړتیا لري (پشمول د دښمن اتلانو په اړه چې په پوښتنې کې اتل ته نه لیدل کیږي) خپل وړاندوینه وکړي ، او دا ممکن د نوي نسخو لوبو سره په بشپړ ډول مطابقت ونلري. په هرصورت، دوی باور لري چې هغه ماډل چې دوی یې رامینځته کړی، کوم چې په کې شتون لري ، د تبصره کونکو او لوبغاړو لپاره ګټور کیدی شي کله چې دوی د لوبې پرمختګ تعقیبوي.
"د سپورت لوبې خورا پیچلې دي ، او د لوبې د لوړ سرعت له امله ، د لوبې توازن په څو ثانیو کې په لفظي ډول بدل کیدی شي ، پداسې حال کې چې مختلف پیښې په ورته وخت کې د لوبې نقشې ډیری برخو کې پیښ کیدی شي. دوی دومره ژر پیښ کیدی شي چې تبصره کونکي یا لیدونکي کولی شي په اسانۍ سره د لوبې یوه مهمه شیبه له لاسه ورکړي او بیا یوازې د هغې پایلې وګوري ، "څیړونکي لیکي. "په ورته وخت کې، په Dota 2 کې، د دښمن اتل وژل یوه کلیدي پیښه ده چې د مبصرینو او لیدونکو دواړو سره علاقه لري."
سرچینه: 3dnews.ru