Un notable avance en IA ha llamado recientemente la atención de la industria del juego y la tecnología. Un equipo de investigación ha desarrollado con éxito un modelo de IA llamado DIAMOND (Diffusion for World Modelling), capaz de simular una versión simplificada de Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO) dentro de una red neuronal. Este innovador logro no solo demuestra el enorme potencial de la IA en la simulación de juegos, sino que también ofrece nuevas ideas para la construcción de mundos virtuales futuros.
Una de las características más destacadas del modelo DIAMOND es su sorprendente eficiencia. Con una sola tarjeta gráfica Nvidia RTX3090, el modelo puede ejecutar la simulación de CS:GO a 10 fotogramas por segundo. Aún más sorprendente es que el equipo de investigación entrenó el modelo con solo 87 horas de datos de juego de CS:GO, lo que equivale a solo el 0,5% de la cantidad de datos utilizada por proyectos similares como GameNGen. Con una cantidad de datos tan limitada, capaz de producir una simulación de juego tan impresionante, se demuestra el potente rendimiento del modelo DIAMOND.
La tecnología central de DIAMOND se basa en la arquitectura Transformer, que considera los movimientos del jugador como "tokens", similares a las palabras en una oración. Al predecir estos tokens, el modelo aprende a anticipar el siguiente movimiento en función de las acciones anteriores. Este método innovador, inicialmente aplicado a juegos Atari, ahora se ha trasladado con éxito a un entorno más complejo como CS:GO.
El investigador Eloi Alonso mostró las capacidades del modelo en las redes sociales. En el vídeo, los jugadores interactúan con el entorno simulado de CS:GO usando teclado y ratón. La simulación no solo incluye elementos básicos como la interacción del jugador y la mecánica de las armas, sino también complejos efectos físicos ambientales, mostrando un realismo sorprendente.
Sin embargo, el modelo DIAMOND aún presenta algunas limitaciones y defectos evidentes. Por ejemplo, debido a que el modelo no comprende completamente la mecánica de gravedad y detección de colisiones del motor Source, los jugadores pueden saltar infinitamente. Además, si el jugador se desvía de las rutas comunes en los datos de entrenamiento, la simulación se colapsa. Estos problemas ponen de manifiesto los desafíos que enfrenta la simulación de IA de mundos de juegos complejos.
El equipo de investigación se muestra optimista sobre el futuro desarrollo de DIAMOND. Creen que, al aumentar la cantidad de datos y la capacidad de cálculo, el rendimiento del modelo mejorará aún más. Su objetivo más ambicioso es que esta tecnología allane el camino para el desarrollo de modelos de IA capaces de navegar en entornos reales complejos.
Cabe mencionar que DIAMOND se inspiró en el sistema GameNGen, desarrollado conjuntamente por Google Research, Google DeepMind y la Universidad de Tel Aviv. GameNGen puede simular completamente partes del juego clásico DOOM a más de 20 fotogramas por segundo en un solo chip Google TPU.
Para los desarrolladores e investigadores que deseen explorar esta tecnología en profundidad, el código fuente del modelo DIAMOND ya está disponible públicamente en GitHub. Esto sin duda impulsará el nacimiento de más aplicaciones innovadoras y acelerará el desarrollo de la tecnología de simulación de juegos de IA.
Aunque DIAMOND ha logrado un avance revolucionario en la simulación de CS:GO, también revela los desafíos que enfrenta la IA al replicar sistemas de interacción complejos. Con el continuo progreso de la tecnología, podemos esperar ver simulaciones de juegos de IA más realistas y fluidas. Esto no solo revolucionará el desarrollo de juegos, sino que también podría proporcionar un valioso apoyo técnico para la realidad virtual, los simuladores de entrenamiento y otros campos.