A EA solicitou uma patente utilizando a tecnologia de aprendizado profundo para melhorar a criação de partidas automatizada para jogadores em todos os seus jogos. Usar uma rede neural para analisar a habilidade do jogador e os resultados das partidas deve resultar em partidas mais satisfatórias para os jogadores. Diferentes títulos da EA tentaram várias abordagens para resolver o problema da criação de partidas online, desde a utilização do clássico sistema competitivo Chess ELO até o sistema de criação de partidas otimizado para engajamento, projetado para manter os jogadores jogando por sessões online mais longas. Ambos os métodos utilizados no passado têm suas desvantagens que, idealmente, não estarão presentes em um sistema de aprendizado profundo alimentado por rede neural.
As redes de aprendizado profundo se tornaram mais populares nos últimos anos, agora que o poder de processamento do computador está alcançando o que antes era visto como ficção científica. A EA registrou anteriormente uma patente para um sistema de treinamento automatizado projetado para ajudar os jogadores a melhorar em todos os seus títulos online, não apenas em suas franquias esportivas. Entre as várias patentes, a EA apresentou seu objetivo de fornecer aos jogadores uma experiência online melhor e mais saudável, utilizando redes neurais poderosas e o aprendizado de IA está entrando em foco
De acordo com a patente registrada pela EA, sua rede neural analisará jogadores em um pool prospectivo, observando as estatísticas gerais do jogador e, em seguida, procurando jogadores com as melhores classificações de habilidades individuais estimadas para criar a combinação ideal. A pontuação estimada do jogador, como seu KDA (Kills, Deaths, and Assists) em um título de FPS ou gols marcados na FIFA, será calculada com base nos resultados de partidas anteriores e, em seguida, calculará a pontuação de cada jogador individual para obter uma classificação estimada para a equipe de jogadores durante uma partida. Na prática, o processo será semelhante à rede neural geradora de terreno EA também patenteada com milhões de cálculos matemáticos ocorrendo nos bastidores ao mesmo tempo.
Dentro do pedido de patente, a EA afirma que a rede neural levará em consideração outras variáveis, incluindo como cada jogador se comporta em mapas específicos ou com jogadores individuais em um título esportivo. Por exemplo, se um jogador geralmente joga Pathfinder em Apex Legends , mas muda e decide jogar como Crypto para uma partida, a rede neural encontrará outros jogadores com resultados de partidas previstos semelhantes mais próximos de seu comportamento esperado como Crypto, o que deve resultar em um jogo mais equilibrado. combinar. Idealmente, as correspondências feitas com a rede neural proposta eliminariam o problema com os smurfs Apex Legends , por exemplo.
Criar partidas online divertidas e bem equilibradas tem sido um problema que os desenvolvedores tentam resolver desde que os jogos têm essa capacidade. À medida que o aprendizado profundo se torna cada vez mais viável, os milhões de cálculos matemáticos necessários para quantificar o comportamento humano devem resultar em um ambiente online melhor para jogadores de todos os níveis. As redes neurais já podem recriar Grand Theft Auto 5 para que sejam capazes de detectar jogadores tentando manipular partidas online para vitórias fáceis. As redes neurais de aprendizado profundo podem finalmente resolver um dos problemas mais antigos dos jogos.