¿Cómo se usa la inteligencia artificial en los deportes electrónicos y los juegos?

Los juegos y los deportes electrónicos están creciendo rápidamente. Tecnologías como la inteligencia artificial (IA) son algunos de los factores que impulsan este crecimiento. La IA en los juegos está teniendo un impacto de las siguientes maneras:

1. Aplicaciones de entrenamiento para Esports

Los deportes electrónicos no se tratan solo de jugar. Implica mucho dinero. Los jugadores pueden ganar un salario alto y pueden obtener acuerdos de patrocinio lucrativos. Grandes marcas como Red Bull, Comcast, Intel, Honda, Pepsi, Coca-Cola, The Kraft Group y Mercedes Benz patrocinan Esports.

Los jugadores de esports se enfrentan a un entorno altamente competitivo. Necesitan mejorar sus habilidades de juego en general, y simplemente no pueden practicar lo suficiente.

Las aplicaciones de entrenamiento impulsadas por IA pueden ayudar a los jugadores de Esports. Estas aplicaciones pueden sugerir mejores estrategias a los jugadores y los entrenan para mejorar su rendimiento.

senpai es un ejemplo Esta aplicación web y de escritorio impulsada por IA puede ayudar a los jugadores a mejorar su rendimiento en juegos populares como League of Legends y Valorant. La aplicación proporciona estadísticas detalladas para que los jugadores las analicen. SenpAI también ofrece orientación en el juego.

2. Identificar el comportamiento negativo de los jugadores

Los jugadores de esports provienen de todo tipo de orígenes. La mayoría de ellos son personas corteses, profesionales y de mentalidad positiva. Sin embargo, algunos jugadores de Esports tienen un estado emocional desfavorable.

Muchas ligas y torneos de Esports tienen un alto nivel de dificultad. Tal juego requiere que los jugadores se concentren bien. El comportamiento negativo de los jugadores puede afectar a otros jugadores en todos los juegos, y el impacto es mayor en los juegos difíciles.

Hay demandas persistentes en el mundo del juego para eliminar y controlar los arrebatos emocionales negativos y la intimidación. Muchos juegos permiten a los jugadores reportar comportamientos negativos. Sin embargo, la falta de mano de obra hace que sea difícil actuar sobre esos informes.

La IA puede ayudar. Las técnicas de IA como el aprendizaje automático y el proceso de lenguaje natural pueden identificar el comportamiento negativo de los jugadores y los jugadores con un estado emocional agresivo.

GGWP es uno de esos sistemas de IA. Ayuda a detectar comportamientos abusivos entre los jugadores. GGWP también responde automáticamente a los informes e incidentes, lo que facilita la moderación del juego.

3. Hacer que los juegos de realidad virtual (VR) sean más atractivos con la ayuda de la inteligencia artificial

La IA puede hacer que los juegos de realidad virtual sean más atractivos. Los investigadores de IA de la Universidad de Bath en el Reino Unido están haciendo que los personajes de los juegos de realidad virtual sean más interesantes. Han hecho que los movimientos de estos personajes sean más realistas usando IA.

Este equipo de investigadores ha trabajado con Ninja Theory, un estudio de juegos con sede en el Reino Unido. Juntos, están implementando un proyecto de IA llamado AI Touche para crear mundos virtuales más atractivos.

Se pueden usar varias capacidades de IA, como el aprendizaje automático y la visión por computadora, para hacer que los juegos de realidad virtual sean más emocionantes. La inteligencia artificial y el análisis también pueden proporcionar mejores perspectivas para los juegos de realidad virtual.

4. Transformando las apuestas de Esports con tecnología de IA

A medida que crecen los deportes electrónicos, vemos un crecimiento significativo en las apuestas de deportes electrónicos. Las apuestas son difíciles en todas partes. Eso también es bueno para los deportes electrónicos. Sin embargo, las apuestas de Esports se diferencian de otras apuestas en un aspecto.

Esports es intensivo en datos por su propio diseño. Después de todo, los Esports son juegos de computadora. Otros deportes no producen el volumen de datos que genera Esports. Puede obtener conjuntos de datos masivos de Esports. Estos podrían incluir clasificación de equipos, clasificación de jugadores, estadísticas de torneos, estadísticas de juegos, etc.

La IA y la ciencia de datos pueden trabajar juntas para obtener información de alta calidad a partir de estos conjuntos de datos. Puede utilizar esta información para crear mejores cuotas de apuestas. Esto puede hacer que las apuestas de Esports estén mucho más basadas en datos que otras apuestas.

Esports Technologies, una empresa muy conocida en el panorama de Esports ha archivado una solicitud de patente relativa a las apuestas de Esports. La compañía ha creado un “Sistema de simulación y modelado de probabilidades en tiempo real” impulsado por IA para las apuestas de deportes electrónicos.

5. Mejorar la experiencia de juego con la IA del juego

En el mundo de los videojuegos, la mayoría de los juegos involucran a jugadores humanos que interactúan con una entidad digital en el juego. Estas entidades digitales también se denominan “personajes no jugadores” (NPC). Gran parte del diseño y la programación del juego implica hacer que estas interacciones sean emocionantes.

Los desarrolladores de juegos modernos incorporan agentes de IA al diseñar NPC. Esto proporciona a los NPC la capacidad de aprender de las acciones de los jugadores. Estos sistemas de IA pueden traer cambios a los escenarios de juego.

Tomemos el ejemplo de la “IA enemiga”, una técnica de IA utilizada en muchos juegos modernos. Utiliza un concepto llamado “Máquina de estados finitos” para crear NPC altamente competitivos.

Los jugadores humanos deben esforzarse mucho para derrotar a estos NPC, lo que hace que los juegos sean más atractivos. Assassin’s Creed Rogue, Middle Earth Shadow of War y Metal Gear Solid: The Phantom Pain son algunos juegos populares de mundo abierto que usan IA enemiga.

6. Mejorar el rendimiento de los jugadores humanos con la ayuda de oponentes de IA

Hablamos sobre el uso de sistemas de IA para entrenar a los jugadores de Esports, sin embargo, la IA también puede ayudar a los jugadores a mejorar sus habilidades de otras maneras. Ya sabemos cómo los desarrolladores de juegos pueden crear NPC difíciles de derrotar. Estos NPC impulsados ​​por IA se pueden usar como oponentes de IA para brindar sesiones de práctica desafiantes a los jugadores de Esports.

Toma el ejemplo de OpenAI Cinco. Este equipo de Esports consta de 5 redes neuronales. Estos oponentes de IA pueden aprender de las acciones de los jugadores humanos. Pueden actuar de manera inteligente y los jugadores humanos pueden tener dificultades para vencerlos. Estas desafiantes sesiones de práctica pueden ayudar a los jugadores de Esports a mejorar su rendimiento.

7. Mejorar la transparencia para los patrocinadores en la industria de los juegos

A pesar de la atención de los medios a su alrededor, los deportes electrónicos todavía son relativamente nuevos. Los deportes electrónicos tienen un potencial de crecimiento considerable. Necesita recursos para ese crecimiento, y los patrocinios son importantes. Los jugadores de deportes electrónicos, los desarrolladores de juegos, los gerentes de equipo, etc., están interesados ​​​​en obtener grandes acuerdos de patrocinio.

Las empresas que patrocinan Esports naturalmente tienen una perspectiva diferente. Quieren aumentar sus ventas y necesitan capturar el espacio mental de los consumidores. Sus estrategias de patrocinio de Esports deben alinearse con este objetivo fundamentalmente importante. Naturalmente, estas empresas patrocinarán jugadores/equipos teniendo en cuenta este objetivo.

Los equipos y jugadores de esports deben crear una historia creíble en torno a su potencial. Las empresas deben encontrar los equipos y jugadores adecuados para patrocinar. Eso puede ser difícil, sin embargo, la IA puede ayudar.

Un sistema de inteligencia artificial puede ayudar a los equipos y jugadores de Esports a encontrar el patrocinador adecuado. Los patrocinadores pueden encontrar los equipos y jugadores de Esports adecuados para patrocinar, gracias a los sistemas de IA. Los sistemas de IA pueden extraer información relevante de conjuntos de datos masivos de Esports para esto.

Fan AI es un ejemplo La empresa ofrece transparencia a patrocinadores, equipos y jugadores. Su plataforma extrae información significativa de grandes conjuntos de datos para esto. Los patrocinadores pueden elegir los equipos y jugadores adecuados gracias a esta transparencia.

8. Juzgar mejor la habilidad de un jugador con la ayuda de la IA

Están surgiendo muchos equipos nuevos de deportes electrónicos debido a la creciente popularidad de los deportes electrónicos. Nuevos jugadores también están entrando en este campo. Sin embargo, lleva muchos años llevar las habilidades de juego a grandes alturas.

Los nuevos equipos no pueden encontrar fácilmente jugadores con mucha experiencia. Emplean equipos de exploración para detectar nuevos talentos de Esports. Por su propia naturaleza, la búsqueda de talentos es un trabajo que requiere mucho tiempo. Los Esports tardan aún más debido a su novedad.

Los equipos de exploración necesitan datos para evaluar objetivamente el rendimiento de un jugador. Hay muchos datos disponibles sobre Esports. Sin embargo, estos datos están dispersos por todos lados. Eso hace que sea difícil obtener información significativa de él.

Un sistema impulsado por IA puede ayudar a los equipos de exploración a juzgar el desempeño de los jugadores de manera efectiva. Las capacidades de IA, como el reconocimiento de imágenes, pueden analizar videos. El aprendizaje automático puede analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información a los equipos de exploración.

Rival.ai es uno de esos sistemas. Utiliza varias capacidades de IA para analizar el rendimiento de los jugadores de Esports. Rival.ai puede proporcionar informes para equipos de exploración. Las casas de apuestas también pueden usar los informes de Rival.ai.

9. Mejora de la transmisión de Esports con IA y ML (aprendizaje automático)

Las emisoras de deportes electrónicos quieren crear ese programa perfecto para sus espectadores. Eso requiere una experiencia significativa. Esports es nuevo, por lo tanto, las emisoras no pueden tener mucha experiencia en este campo.

Los locutores necesitarán utilizar su experiencia de otros deportes. No pueden depender únicamente de esta estrategia ya que Esports es diferente de otros deportes. Los organismos de radiodifusión de deportes electrónicos deben comprender las necesidades de los consumidores.

La IA puede ayudarlos, y un ejemplo es el Acelerador de publicidad IBM Watson. Esta plataforma utiliza IA para predecir los trabajos creativos que impulsarán la mayor participación del consumidor. Optimizará el proceso de toma de decisiones basado en el resultado de los programas de transmisión anteriores.

10. Hacer que los juegos de estrategia sean más atractivos con IA

Los juegos de estrategia por turnos como el ajedrez y el póquer son muy interesantes. Muchos de estos juegos han mantenido cautivados a los seres humanos durante décadas y siglos. Un juego de ajedrez ofrece una gran satisfacción debido a los giros y vueltas, además, la creación de estrategias nos mantiene completamente comprometidos.

La calidad del oponente determina significativamente qué tan interesante será una sesión de juego de estrategia. Un oponente duro te hará pensar mucho, sin embargo, un oponente sin experiencia hará que el juego sea menos interesante.

¿Qué pasa si puedes conseguir un oponente que mejora con cada juego? Tus sesiones con ese oponente se volverán muy interesantes. AI puede entregar a ese oponente. Los “oponentes” impulsados ​​​​por IA aprenden con cada juego que juegan. Optimizan continuamente sus estrategias y rendimiento.

Un ejemplo es Libratus de Microsoft que derrotado el mejor jugador de póquer. Otro ejemplo fue Deep Blue, el programa de ajedrez desarrollado por IBM. Derrotó a Garry Kasparov, uno de los mejores jugadores de ajedrez.

11. Mejorar la distribución de contenido en la industria del juego con la ayuda de la IA

La creación de contenido de juegos y deportes electrónicos de alta calidad requiere una excelente estrategia de contenido. Las empresas de juegos y deportes electrónicos necesitan emplear un equipo eficaz para crear contenido. También necesitan distribuir este contenido a todos los canales relevantes, incluidas las redes sociales.

Las tareas creativas y de elaboración de estrategias requieren mentes humanas expertas. Sin embargo, la creación y distribución de contenido de Esports y juegos también tiene muchas tareas de bajo nivel. Algunos ejemplos son editar imágenes y videos y subirlos a las plataformas de redes sociales. Las empresas de juegos y deportes electrónicos pueden automatizarlos.

Blizzard Entertainment está automatizando estas tareas. La empresa está utilizando IA para renovar su estrategia de contenido. Blizzard Entertainment también planea usar IA para automatizar muchas de las tareas de creación y distribución de contenido.

12. Prevención de las trampas en los deportes electrónicos

El problema de hacer trampa es común en muchos deportes. También afecta a los deportes electrónicos. Hacer trampa crea varios problemas para los deportes electrónicos. En primer lugar, afecta negativamente a la reputación del juego en el que se produjeron trampas. En segundo lugar, hacer trampa tiene un impacto negativo en el entorno general de los deportes electrónicos.

Los desarrolladores de juegos han respondido a este problema creando software antitrampas dentro de sus juegos. Sin embargo, la efectividad de estos módulos anti-trampas varía. Los jugadores y fanáticos notaron que algunos juegos carecen de módulos antitrampas efectivos. Además, los jugadores maliciosos pueden encontrar herramientas en Internet para ser más astutos que estos módulos anti-trampas.

La IA puede ayudar a prevenir las trampas en los deportes electrónicos. Las herramientas impulsadas por IA pueden monitorear el comportamiento de los jugadores e identificar patrones sospechosos. ML puede mejorar el proceso para detectar comportamientos sospechosos.

“2eggs”, un jugador del conocido juego CS:GO (Counter-Strike: Global Offensive) ha desarrollado una herramienta impulsada por IA llamada HestiaNet. Ya ha identificado a miles de tramposos en CS:GO.

13. Mejora de los mecanismos de clasificación y emparejamiento con IA

Mantener registros de torneos y ligas de Esports requiere intervención manual y no está completamente automatizado. La clasificación de jugadores y equipos depende de estos resultados.

Puede haber errores manuales en la clasificación, además, puede haber fraudes. El emparejamiento depende de esto. Naturalmente, puede haber errores y fraudes en el emparejamiento.

La IA puede resolver estos problemas. Un sistema impulsado por IA puede automatizar la función de mantenimiento de registros en Esports. Las capacidades de IA como ML y procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden eliminar la intervención manual en la clasificación de jugadores y equipos.

Además, una solución de IA de este tipo puede igualar a oponentes de puntos fuertes similares. Eso hará que los torneos y las ligas sean más agradables.

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