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Nvidia recrea todo el juego de Pac-Man con ayuda de una red generativa antagónica

Pac-Man es considerado dentro de los videojuegos como uno de los más influyentes en la historia. Como celebración por sus 40 años desde su lanzamiento en 1980, la compañía Nvidia le rindió tributo con una de sus innovaciones más interesantes de 2020 basadas en una red generativa antagónica (GAN por sus siglas en inglés) y con ayuda de la inteligencia artificial (IA) funcionando en sus poderosas tarjetas gráficas.

La compañía fundada por Jen-Hsun HuangCurtis Priem y Chris Malachowsky, no sólo trabaja produciendo tarjetas gráficas, también posee un centro de investigaciones muy interesantes sobre IA y en su último proyecto, los investigadores de la empresa adiestraron a un sistema de GAN basado en IA con el objetivo de recrear el juego desarrollado por la empresa japonesa Namco.

GameGAN es el nombre de la GAN diseñada por Nvidia, una clase de algoritmos basados en IA que se utiliza en el aprendizaje no supervisado, combinados por un sistema de dos redes neuronales (generador y discriminador) utilizados como datos muestra; después, se le indicó generar una imagen basada en los datos previamente capturados para determinar qué tan parecidas son ambas imágenes.

El algoritmo fue entrenado viendo poco más de 50 mil partidas del juego de Pac-Man y analizó el diseño de todos los niveles, su funcionamiento, el movimiento de los personajes, las paredes y puntos; al final, la IA pudo aprender el mecanismo y las reglas de Pac-Man para comenzar a desarrollar cuadro por cuadro correctamente.

Rev Lebaredian, vicepresidente de simulación tecnológica en Nvidia informó a The Verge si en algún momento esta tecnología desarrollada por la marca que trabaja por medio de los procesos lógicos autónomos en un algoritmo se podrá ver implementada en smartphones, tarjetas gráficas, consolas de videojuegos o alguna otra herramienta tecnológica de última generación que pueda beneficiarse de la GAN.

Nuestro algoritmo tiene la capacidad de pensar por sí solo, con esto podemos hacer que GameGAN aprenda cuáles son las reglas con solo observarlas. Paulatinamente podremos tener una IA capaz de aprender a imitar las reglas de manejo, las leyes de la física con tan solo ver videos o personas tomando medidas del espacio. Existe un programador que debe vigilar el flujo de información y realmente debe pensar en todos los roles, su mecanismo y su correcta función. La tecnología de Nvidia podría mejorar los tiempos de desarrollo de las máquinas autónomas del mundo real“, declaró Lebaredian.

Durante los últimos años dentro de la empresa Nvidia se han diseñado múltiples soluciones de IA y se han puesto en funcionamiento con el objetivo de probar juegos, pero es la primera vez que una GAN consigue recrear un videojuego de principio a fin. Por ahora, solo se pudo rendir tributo al juego con más recaudación desde su lanzamiento (mil millones de dólares), pero la compañía con sede en Santa Clara, CaliforniaEstados Unidos adelanta que su tecnología podrá beneficiar al sector de los vehículos autónomos y otros campos de la robótica.