Модель, созданную исследователями из NVIDIA, натренировали на 50000 эпизодах, и она смогла воссоздать полностью рабочую игру PAC-MAN, без какого либо движка.
Стоит отметить, что правила игры нейронная сеть задала сама, исходя из того, что видела, в процессе обучения.



Данная технология важна тем, что с помощью неё можно создавать симуляторы и среды для тренировки роботов. Таким образом, процедура их обучения могла бы быть значительно упрощена и улучшена, так как, в настоящее время, занятие это весьма тяжелое и затратное.

GameGAN обрабатывает фреймы одновременно с действиями игрока, и, исходя из них, создаёт уже последующие фреймы.

Эта технология использует генеративно-состязательную сеть (описана в 2014 году Яном Гудфелло из компании Google.)

Исследователи добавили модуль памяти. Он помогает модели запоминать уже сгенерированные фреймы, обеспечивая устойчивое состояния симуляции.
С помощью этого модуля, модель способна сохранять уже сгенерированный мир, добавляя к нему новые детали.

Сама технология состоит из трёх блоков:

  1. Динамического движка, который ответственен за внутреннее состояние (правила игры), оно переодически обновляется.
  2. Модуль памяти, который отвественен за сохранение того, что уже было сгенерировано.
  3. Движок рендеринга, который отвечает за генерирование новых фреймов и объектов.

image

Новость на сайте NVIDIA:
blogs.nvidia.com/blog/2020/05/22/gamegan-research-pacman-anniversary