Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Предсказуемый киберспорт: движения в кресле позволяют отличить профессионального игрока от любителя
Группа молодых ученых из Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) c помощью искусственного интеллекта определила, как движения в кресле могут выдать в киберигроке профессионала.
Методы машинного обучения успешно предсказывают мастерство игрока в 77 % случаев. Результаты работы были представлены на престижном форуме — V международной конференции IEEE по проблемам Интернета людей (IoP 2019), где получили приз за лучшую научную работу.
За последние несколько лет киберспорт прошел путь от видеоигр для школьников до целой спорт-индустрии c профессиональными командами, тренерами и большими инвестициями. Как и в любом другом спорте, кибератлеты бывают профессионалами и любителями, и понимание того, как отличить одних от других, важно для оптимизации тренировочного процесса.
Студенты-магистры из Сколтеха (Москва), МФТИ (Москва) и ГУАП (Cанкт-Петербург) под руководством профессоров Сколтеха Андрея Сомова и Евгения Бурнаева решили найти связь между эффективностью кибератлета в игре и характером его движений в кресле.
«Мы предположили, что между “стилем” движения игрока в кресле и его мастерством есть связь. В то же время было интересно посмотреть, как игроки реагируют на игровые события (когда игрок убивает, умирает, или идет перестрелка). Вряд ли профессиональные игроки и новички реагируют одинаково», — рассказывает первый автор исследования, магистрант Сколтеха Антон Смердов.
Для эксперимента были приглашены 19 игроков разных уровней: девять профессионалов и десять любителей. Мастерство игроков оценивали аналогично тому, как измеряют мастерство пилотов —наигранными часами. Всем было предложено играть в популярную видеоигру Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO) от получаса до часа. Для сбора данных использовались акселерометр и гироскоп, интегрированные в кресло.
«Полученные данные были порезаны на трехминутные сессии, так как трех минут движений в кресле достаточно, чтобы понять поведение игрока. В то же время это увеличивает выборку для обучения алгоритмов», — поясняет Антон Смердов.
Из каждой сессии ученые извлекали паттерны, по которым можно оценивать поведение игрока: с какой частотой и интенсивностью он двигается или крутится в кресле для каждой из трех осей и как часто откидывается на спинку кресла. Суммарно для всех временных интервалов получился 31 паттерн на каждого игрока. С помощью методов статистики выделили восемь самых важных признаков и применили к ним методы машинного обучения.
Лучше всего сработал популярный метод Random Forest, продемонстрировавший семидесятисемипроценую точность при определении уровня мастерства по трехминутной сессии. Также полученные результаты показали, что профессиональные игроки в целом чаще и интенсивнее двигаются в кресле, но при этом сидят неподвижно во время перестрелок и прочих игровых событий.
Работа над проектом началась в рамках курса Introduction to Internet of Things и инициативы Киберакадемии Сколтеха и продолжается в рамках грантов программы Сколтеха STRIP, РФФИ и киберспортивного стартапа Head Kraken.
Научная группа ученых Сколтеха, занимающихся исследованиями в области определения психоэмоционального состояния кибератлетов под руководством профессоров Андрея Сомова и Евгения Бурнаева, с 2018 года применяет датчики для комплексного сбора данных, а также методы машинного обучения для изучения психологического и физического состояния игроков. Для анализа используют данные о пульсе, сопротивлении кожи, направлении взгляда, движении рук, данные об окружающей среде (температура, влажность, уровень углекислого газа), игровой телеметрии и другие.
По информации источника в ВПК, российские инженеры приступили к созданию стратегического ракетного комплекса нового поколения, получившего условное обозначение «Кедр». Сейчас его разработка находится на самой ранней стадии.
Китай достиг прогресса в разработке ракеты-носителя, которая сможет запустить пилотируемый космический корабль на Луну. Предполагается, что его грузоподъемность составит примерно 100 тонн.
Японские ученые провели эксперимент и выяснили, что кошки более равнодушно относятся к «недругам» своего хозяина, чем собаки. Впрочем, это не означает, что они не привязаны к тем, кто о них заботится.
Даже при разработке точнейших научных инструментов случаются разные технические сюрпризы — и хорошо, если приятные. К счастью, именно так вышло на этот раз. Ученые получили очередную порцию данных с космического аппарата Parker Solar Probe и здорово удивились. На сделанном в оптическом диапазоне снимке ночной стороны Венеры видны детали поверхности, обычно скрытые плотными облаками. Теперь предстоит решить загадку: либо камера оказалась чувствительна к инфракрасному диапазону излучения, либо случайно обнаружилось «окно» для наблюдений через атмосферу этой планеты.
Ученые провели анализ по 353 профессиям и оценили, насколько различия в статусе потребления алкоголя можно объяснить родом занятий.
Математическое моделирование позволило подсчитать, что большинство случаев тяжелого течения коронавирусного заболевания и госпитализаций по этой причине в США оказались связаны с одним из четырех кардиометаболических нарушений, а главным образом — с ожирением.
В Техасе замерзли газовые скважины и от холода встал блок АЭС: новые подробности рекордного блэкаута
Кого и что только ни успели уже обвинить в технологической катастрофе, которая произошла на этой неделе в США. Но эмоции плавно оседают, и начинают появляться первые результаты разбирательства. А они порой вызывают искреннее недоумение, честно говоря.
Даже при разработке точнейших научных инструментов случаются разные технические сюрпризы — и хорошо, если приятные. К счастью, именно так вышло на этот раз. Ученые получили очередную порцию данных с космического аппарата Parker Solar Probe и здорово удивились. На сделанном в оптическом диапазоне снимке ночной стороны Венеры видны детали поверхности, обычно скрытые плотными облаками. Теперь предстоит решить загадку: либо камера оказалась чувствительна к инфракрасному диапазону излучения, либо случайно обнаружилось «окно» для наблюдений через атмосферу этой планеты.
Новость, которую странно публиковать на серьезном научно-популярном портале, но от реальности не убежишь. Уфологи всего мира могут радоваться: американские военные официально признали, что изучали места крушения НЛО и в их распоряжении есть некие аномальные объекты, свойства которых выходят за рамки известных науке материалов.
Комментарии