Investigadores
de Georgia Tech han desarrollado un algoritmo que utiliza grandes
volúmenes de datos en los videojuegos para anticipar el rendimiento de
los jugadores y ajustar los niveles de dificultad. Esto ayudaría a
mejorar la experiencia de los videojuegos.
De acuerdo
con Mark Riedl, la gente se acerca a los videojuegos con diferentes
habilidades, capacidades, intereses e incluso deseos; sin embargo, los
actuales títulos están hechos para un mismo nivel de juego. Un jugador
acostumbrado a juegos de Wii como New Super Mario Bros. tendrá
dificultades para ajustarse al modo de juego Bioshock en la Playstation
3. Haciendo a un lado el tema de los controles, la dificultad de juego
es distinta. Incluso si te vuelves experto llega un punto en donde
desearías un mayor reto para mantenerte enganchado.
La idea entonces es emplear un algoritmo que se ajuste al desempeño
de los jugadores, para ello los investigadores utilizaron un método de
"filtrado colaborativo". Una técnica utilizad por Netflix y Amazon para
calificar o hacer recomendaciones. En el modelo de juego, se analiza el
desempeño mostrado mediante un algoritmo llamado "tensor de
factorización" y se recomienda el siguiente nivel con ajustes en su
dificultad.
Este modelo
resulta mejor que las técnicas actualmente utilizadas porque con el
tiempo mejora el desempeño del jugador. De manera que también se puede
utilizar para aplicaciones educativas y capacitación. Incluso Reidi dijo
que han estado en contacto con el ejército para trabajando en maneras
de ajustar la dificultad de las “misiones virtuales”.
En el
futuro, este tipo de modelos computacionales podrían ayudar a ajustar en
tiempo real la difultad de tus juegos, de la misma manera en que los
servicios de streaming ajustan su calidad según el ancho de banda disponible. [Physorg]
Via | Gizmodo
