Nvidia apresenta primeira demo de videogame que usa gráficos gerados por uma IA

A inteligência artificial continua gerando resultados cada vez mais impressionantes. Depois de criar uma pintura (a qual foi leiloada por US$ 432 mil), a tecnologia foi capaz de renderizar gráficos para criar uma demonstração conceitual de videogame – mas que poderia ser aplicada facilmente em filmes e realidade virtual, usando um sistema de gráficos híbridos.

A pesquisa foi encabeçada pela Nvidia e, segundo o vice-presidente do setor de aprendizagem profunda da companhia, Bryan Catanzaro, esta é “uma nova maneira de renderizar conteúdo de vídeo usando deep learning”. Em sua entrevista ao The Verge, ele ainda acrescentou que a empresa se preocupa com gráficos e pensa em como a IA irá revolucionar o campo.

O trabalho não usa fotorrealismo e está longe de parecer perfeito – além de não exatamente ser uma pesquisa nova. Na verdade, o estudo usa vários métodos já existentes como base, em especial um código aberto chamado pix2pix. Para tanto, são usadas redes neurais conhecidas como GAN, sigla em inglês para Redes Adversárias Geradoras.

Este método usa uma rede geradora e uma rede discriminadora, que trabalham juntas para distinguir dados reais de dados falsos. A partir disso, a Nvidia conseguiu cria a primeira demonstração conceitual de videogame (ou seja, apenas para a pesquisa, e não para se divertir jogando), com gráficos gerados por uma inteligência artificial.

 

A demonstração é um teste de direção simples, onde os jogadores circulam em um veículo por alguns quarteirões. Não é possível interagir com pessoas ou com o mundo fora do carro, apenas dirigir. Além disso, tudo é feito com uma única GPU: a Titan V, a mais avançada em termos de desempenho (e de custo) da Nvidia.

Camada por camada

Antes de a inteligência artificial criar esse espaço virtual, todavia, os pesquisadores precisam coletar dados para o treinamento do sistema. Por sua vez, esses dados são obtidos em conjuntos de códigos abertos, usados em estudos de direção autônoma. As filmagens são segmentadas, isto é, cada quadro é dividido em diferentes categorias (céu, carros, árvores, etc.), cada qual com uma cor diferente.

Com isso, o GAN é treinado para gerar novas versões desses objetos. Em cima disso, os engenheiros criaram uma topologia (as diretrizes básicas do cenário e das mecânicas) em um ambiente virtual usando o motor de jogo Unreal Engine 4, usado no desenvolvimento de incontáveis games populares nos dias de hoje, tais como Fortnite, PUBG, Gears of War 4 e tantos outros.

Esse ambiente é pautado como se fosse a estrutura e, a partir disso, os algoritmos de deep learning geram gráficos para cada categoria ou objeto em tempo real, aplicando o novo visual sobre os modelos e mecânicas de jogo. Em outras palavras, a “estrutura do mundo está sendo criada tradicionalmente”, explica Catanzaro. “A única coisa que a IA gera são os gráficos”.

(Imagem: The Verge)

Entretanto, nem tudo está perfeito. A permanência dos objetos ainda é um problema, já que os algoritmos do aprendizado profundo geram os gráficos a uma taxa de 25 fps, o que significa que as cores e texturas mudam a cada quadro por segundo. Então, para contornar isso, os engenheiros deram uma memória de curto prazo à IA, para que ela progressivamente comparasse cada quadro com os gerados anteriormente.

Fake AI News

Esse método tenta preservar a consistência da aparência dos objetos mostrados no vídeo. Segundo Cantanzaro, a tecnologia ainda levará algumas décadas até que seja aperfeiçoada e usada em títulos esperados pelos consumidores de videogame. A atual técnica ainda é o ray tracing, que renderiza raios de luz individualmente, enriquecendo os reflexos, sombras e opacidade dos ambientes virtuais em tempo real, tornando-os mais realistas.

Além disso, a renderização de conteúdo em vídeo gerado por inteligência artificial, usando o sistema de gráficos híbridos, tem potencial para ser usada na robótica e em carros autônomos – ainda que aqui, a IA crie semelhanças entre pessoas e objetos. Partindo dessa premissa, até consumidores poderiam fazer uso da tecnologia, capturando imagens em seus smartphones, fazendo upload das mesmas para uma nuvem e deixando que os algoritmos aprendam sobre e as copiem e as insiram em jogos, por exemplo.

Obviamente, esse tipo de tecnologia de IA pode ser usada para gerar desinformação e falsas propagandas. Mas Cantazaro está confiante, afirmando que a Nvidia está trabalhando com parceiros para aplicar métodos de detecção de falsificação por meio de inteligência artificial. O vice-presidente também afirma que há uma questão de “falta de confiança” rondando a falta de informação, o que, para ele, significa que o problema terá de ser resolvido em vários aspectos, e não apenas usando métodos tecnológicos.

via Canaltech

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