Google शोधकर्ताओं ने पिछले सप्ताह एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) गेम इंजन की घोषणा की। डब किए गए गेमेंगेन, यह पूरी तरह से एक तंत्रिका मॉडल द्वारा संचालित है और एक लंबे प्रक्षेपवक्र पर वास्तविक समय की पीढ़ी के लिए सक्षम है। शोधकर्ताओं का दावा है कि गेम इंजन उच्च संख्या में फ्रेम में जटिल वातावरण उत्पन्न कर सकता है। विशेष रूप से, कंपनी का दावा है कि गेम इंजन प्रति सेकंड 20 से अधिक फ्रेम में क्लासिक गेम कयामत को इंटरैक्टिव रूप से अनुकरण करने में सक्षम था। Gamengen एक एकल टेंसर प्रोसेसर इकाई (TPU) के साथ गेम चला सकता है।
Google ने गेमेंगेन का अनावरण किया
टेक दिग्गज ने प्रकाशित किया कागज़ ऑनलाइन प्री-प्रिंट जर्नल arxiv में तंत्रिका मॉडल-संचालित गेम इंजन पर। इसने मॉडल को एक github में भी विस्तृत किया प्रविष्टि। एक गेम इंजन का निर्माण एक महत्वपूर्ण रूप से जटिल कार्य है, क्योंकि सिस्टम को न केवल उच्च गति पर जटिल 2 डी और 3 डी वातावरण उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, बल्कि इसे तार्किक अनुक्रमण के साथ भी ऐसा करने की आवश्यकता होती है जो स्तर की प्रगति को ध्यान में रखते हैं।
गेमेंगेन की उपलब्धि को उजागर करते हुए, पेपर ने इस बात पर प्रकाश डाला कि गेम इंजन 1993 के वीडियो गेम कयामत को 20 से अधिक फ्रेम प्रति सेकंड में इंटरैक्टिव रूप से अनुकरण करने में सक्षम था। इंटरैक्टिव सिमुलेशन का मतलब है कि ये पीढ़ियां स्थिर वीडियो या चित्र नहीं थीं, लेकिन खिलाड़ी इन उत्पन्न तत्वों के साथ भी बातचीत कर सकते हैं।
पेपर का दावा है कि एआई-संचालित गेम इंजन को प्रशिक्षित करने के लिए दो प्रक्रियाओं का पालन किया गया था। पहले स्थिर प्रसार v1.4 का उपयोग करके प्रशिक्षण था। शोधकर्ताओं ने ऑटो-रिग्रेशन को कम करने के लिए एक उपन्यास विधि का भी उपयोग किया (जब एआई मॉडल पिछले अनुक्रम की जानकारी के आधार पर अगला अनुक्रम उत्पन्न करता है) बहाव, जहां इसने गौसियन शोर को फ्रेम को एन्कोड करने के लिए जोड़ा।
दूसरे भाग में स्वचालित सुदृढीकरण सीखने (आरएल) एजेंटों का उपयोग शामिल था। पेपर में कहा गया है कि मानव खिलाड़ियों का उपयोग करके पैमाने पर डेटा का संग्रह संभव नहीं होगा। नतीजतन, शोधकर्ताओं ने स्वचालित एआई-संचालित एजेंटों का उपयोग किया जो खेल खेलते थे, जिससे डेटा के एक बड़े नमूने का संग्रह होता है।
वर्तमान में, एआई गेम इंजन लोगों को डाउनलोड या परीक्षण करने के लिए उपलब्ध नहीं है। मॉडल को अभी भी लपेटे में रखा गया है और केवल शोध पत्र उपलब्ध है। विशेष रूप से, ARXIV पर एक पेपर प्रकाशित करने के लिए सहकर्मी समीक्षा की आवश्यकता नहीं है, इसलिए दावों और कार्यप्रणाली का पूर्ण मूल्यांकन अभी बाकी है।
Shivani Kumari is the founder of Niollo.in, where she shares her expertise on crypto and home appliances. With a passion for simplifying complex topics, Shivani creates engaging and informative blog posts to help readers make better decisions in the digital and home spaces.
