Wie die FC-Entwickler:innen die menschenähnlichsten TW-Profis erschaffen haben

Ein Hechtsprung in letzter Sekunde. Eine Fingerspitzenparade, die das Spiel verändert. Ein TW-Profi, der den Winkel liest, sich im Bruchteil einer Sekunde anpasst und mit instinktiver Präzision reagiert.

In EA SPORTS FC 26 bewegen sich TW-Profis mit menschenähnlicherem Verhalten, reagieren dynamisch, passen sich schneller an und liefern Momente, die sich authentisch und lebensecht anfühlen.

Dieser Fortschritt wird durch eine innovative und kreative Lösung ermöglicht, die von Teammitgliedern bei EA SPORTS und der Search for Extraordinary Experiences Division (SEED), einer wegweisenden Gruppe innerhalb von Electronic Arts, entwickelt wurde und Kreativität mit angewandter Forschung verbindet.

Legen wir los.

„Die Ergebnisse sind die lebensechtesten TW-Profis in der Geschichte von FC, die vollständig auf einer innovativen und kreativen Lösung basieren, die intern von Expert:innenteams bei EA entwickelt wurde.“

Ein designerzentrierter Ansatz für maschinelles Lernen

Durch den Einsatz von Deep Reinforcement Learning erreichte das Team ein schnelleres Training und menschenähnlicheres Verhalten im Vergleich zu traditionellen Methoden, wodurch der Realismus verbessert und die Trainingszeit reduziert wird.

„Wir haben maschinelles Lernen eingesetzt, um sie in Hunderttausenden von Spielsituationen zu trainieren und so das beste Positionsspiel zu finden, einschließlich der kleinen Mikroschritte, die Weltklasse-Torhüter:innen nutzen, um den Winkel zu verkürzen“, sagt Mike Jones, Sr. Software Engineer bei Electronic Arts. 

„Die Methode nutzt einen Reinforcement-Training-Agenten, der lernt, das Spiel selbstständig zu spielen, und zwar durch ein neues Trainings-Framework, das entwickelt wurde, um dateneffizient zu sein“, erklärt Alessandro Sestini, Research Scientist bei SEED. „Und schließlich ein Framework zur Bewertung und Feinabstimmung, das Designer:innen Feedback zum TW-Verhalten ermöglicht.“

Im Vergleich zum traditionell programmierten TW-Profi liefert das neue System deutliche Verbesserungen.

Der durch Reinforcement Learning gesteuerte TW-Profi erzielt eine 10-prozentige Verbesserung der Ballhaltequote, trainiert 50 % schneller als Standard-Reinforcement-Learning-Methoden und kann über Nacht trainiert werden. Ein robustes Validierungssystem mit über 300 „Unit-Test“-Szenarien gewährleistet kontinuierliche Bewertung und Abstimmung.

Der Reinforcement-Learning-Ansatz führt zu einem adaptiveren Positionsspiel, verbesserter Winkelabdeckung und einem Verhalten, das sich dem echten Sport natürlicher anfühlt.

Die Ergebnisse sind die lebensechtesten TW-Profis in der Geschichte von FC, die vollständig auf einer innovativen und kreativen Lösung basieren, die intern von Expert:innenteams bei EA entwickelt wurde.

„Wir haben maschinelles Lernen eingesetzt, um sie in Hunderttausenden von Spielsituationen zu trainieren und so das beste Positionsspiel zu finden, einschließlich der kleinen Mikroschritte, die Weltklasse-Torhüter:innen nutzen, um den Winkel zu verkürzen.“

Da geht noch was

Die Einführung von durch Reinforcement Learning gesteuertem TW-Positionsspiel in EA SPORTS FC 26 ist mehr als ein einzelnes System-Upgrade; sie spiegelt eine Evolution wider, wie Gameplay in der Produktion entwickelt, trainiert und verfeinert werden kann.

Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit einem designerzentrierten Framework können Teams schneller iterieren, kontinuierlich validieren und menschenähnlicheres Verhalten direkt in die Spielerlebnisse einbringen.

Für Spieler:innen bedeutet das intelligentere Reaktionen, besseres Stellungsspiel und Momente, die sich näher am echten Sport anfühlen. Für Entwickler:innen signalisiert es einen skalierbaren Ansatz für die Anwendung von maschinellem Lernen auf Weisen, die praktisch, messbar und für die Live-Produktion geeignet sind.

Und für EA SPORTS FC bedeutet es einen weiteren Schritt nach vorn bei der Bereitstellung authentischerer und fesselnderer Fußballerlebnisse.

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