Der Herausgeber von Downcodes berichtet: Kürzlich haben Forscher ein KI-Modell namens DIAMOND (Diffusion for World Modelling) entwickelt, das den Spieleklassiker „Counter-Strike: Global Offensive“ (CS:GO) in einem neuronalen Netzwerk und im Laufen simulieren kann mit 10 Bildern pro Sekunde auf einer Nvidia RTX 3090-Grafikkarte. Obwohl die Bildrate nicht hoch ist, stellt sie dennoch eine bedeutende Errungenschaft im Bereich der KI-Simulation dar, insbesondere wenn man bedenkt, dass die Trainingsdaten nur 87 Stunden Spielaufzeichnungen umfassen und nur 0,5 % der für ähnliche Projekte erforderlichen Daten ausmachen.
Kürzlich haben Forscher ein KI-Modell namens DIAMOND (Diffusion for World Modeling) entwickelt, das das berühmte Computerspiel „Counter-Strike: Global Offensive“ (CS:GO) in einem neuronalen Netzwerk simulieren kann.
Dieses Modell läuft auf einer Nvidia RTX3090-Grafikkarte und ist in der Lage, 10 Bilder pro Sekunde zu erreichen . Obwohl die Bildrate nicht hoch ist, ist diese Leistung im Bereich der KI-Simulation dennoch beeindruckend.
Die Trainingsdaten von DIAMOND umfassen nur 87 Stunden CS:GO-Spielaufzeichnungen, was nur 0,5 % der Daten ausmacht, die von ähnlichen Projekten wie GameNGen benötigt werden. Trotz der geringen Datenmenge ist dieses Modell dennoch in der Lage, beeindruckende Szenen im Spiel zu simulieren.
DIAMOND demonstrierte seine Fähigkeiten erstmals bei Atari-Spielen, indem es einen Transformer-basierten Ansatz nutzte, der die Bewegungen des Spielers als „Markierungen“ behandelte, wie Wörter in einem Satz. Durch die Vorhersage dieser Markierungen kann das Modell lernen, den nächsten Zug des Spielers basierend auf früheren Aktionen vorherzusagen.
Der Forscher Eloi Alonso demonstrierte die Fähigkeiten des Modells auf Twitter. Im Video ist zu sehen, wie Spieler über Tastatur und Maus mit der simulierten CS:GO-Umgebung interagieren. Simulationen umfassen komplexe Elemente wie Spielerinteraktionen, Waffenmechanik und Umweltphysik. Allerdings weist DIAMOND immer noch einige erhebliche Mängel auf.
Beispielsweise kann der Spieler unendlich springen, da das Modell die Schwerkraft- oder Kollisionserkennung der Source-Engine nicht berücksichtigt. Sobald der Spieler außerdem von dem in den Trainingsdaten üblicherweise verwendeten Pfad abweicht, bricht die Simulation vollständig zusammen.
Die Forscher gehen davon aus, dass mit zunehmender Datenmenge und Rechenleistung die Leistung des Modells weiter verbessert wird. Sie glauben auch, dass es in Zukunft möglich sein wird, KI-Modelle zu entwickeln, die in komplexen realen Umgebungen navigieren können.
Erwähnenswert ist, dass die CS:GO-Simulation von DIAMOND vom GameNGen-System inspiriert ist, das gemeinsam von Google Research, Google DeepMind und der Universität Tel Aviv entwickelt wurde. Dieses System kann das klassische Spiel DOOM mit einer Geschwindigkeit von 20 Bildern pro Sekunde auf einem einzigen Google vollständig simulieren TPU-Chip.
Für Entwickler, die sich für KI interessieren, ist das DIAMOND-Modell jetzt Open Source auf GitHub und jeder ist herzlich eingeladen, es weiter zu erkunden.
Projekteingang: https://diamond-wm.github.io/
Highlight:
- Das von Forschern entwickelte KI-Modell DIAMOND kann CS:GO simulieren und auf Nvidia RTX3090 laufen und erreicht eine Geschwindigkeit von 10 Bildern pro Sekunde.
- ? Dieses Modell hat nur 87 Stunden Spieldaten für das Training verwendet. Obwohl die Datenmenge gering ist, kann es dennoch komplexe Spielszenarien simulieren.
- ? DIAMOND weist einige schwerwiegende Einschränkungen und Schwachstellen auf, aber Forscher glauben, dass die Modellleistung in Zukunft durch die Hinzufügung von Daten und Rechenleistung verbessert werden kann.
Das Aufkommen des DIAMOND-Modells hat dem Bereich der KI-Simulationsspiele neue Möglichkeiten eröffnet und auch wertvolle Erfahrungen für die Entwicklung komplexerer KI-Modelle in der Zukunft geliefert. Obwohl es immer noch einige Mängel gibt, ist sein Potenzial nicht zu unterschätzen. Der Herausgeber von Downcodes freut sich auf die weitere Entwicklung und Anwendung dieses Modells.