Investigadores de Georgia Tech han desarrollado un algoritmo que utiliza grandes vol√ļmenes de datos en los videojuegos para anticipar el rendimiento de los jugadores y ajustar los niveles de dificultad. Esto ayudar√≠a 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 desempe√Īo de los jugadores, para ello los investigadores utilizaron un m√©todo de "filtrado colaborativo". Una t√©cnica utilizad por Netflix y Amazon para calificar o hacer recomendaciones. En el modelo de juego, se analiza el desempe√Īo mostrado mediante un algoritmo llamado "tensor de factorizaci√≥n" y se recomienda el siguiente nivel con ajustes en su dificultad.

Este modelo resulta mejor que las t√©cnicas actualmente utilizadas porque con el tiempo mejora el desempe√Īo del jugador. De manera que tambi√©n se puede utilizar para aplicaciones educativas y capacitaci√≥n. Incluso Reidi dijo que han estado en contacto con el ej√©rcito para trabajando en maneras de ajustar la dificultad de las ‚Äúmisiones virtuales‚ÄĚ.

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En el futuro, este tipo de modelos computacionales podr√≠an ayudar a ajustar en tiempo real la difultad de tus juegos, de la misma manera en que los servicios de streaming ajustan su calidad seg√ļn el ancho de banda disponible. [Physorg]

Imagen: Shutterstock