Investigadores de Georgia Tech han desarrollado un algoritmo que utiliza grandes volĂşmenes de datos en los videojuegos para anticipar el rendimiento de los jugadores y ajustar los niveles de dificultad. Esto ayudarĂ­a a mejorar la experiencia de los videojuegos.

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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”.

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

Imagen: Shutterstock