Slik FC-skaperne laget de mest menneskelignende keeperne
Nye teknologier møter innovative team i EA
26. mars 2026
En redning i siste sekund. En fingerspissredning som endrer kampen. En keeper som leser vinkelen, justerer seg på et brøkdel av et sekund, og reagerer med instinktiv presisjon.
I EA SPORTS FC 26 beveger keepere seg med mer menneskelignende atferd, reagerer dynamisk, tilpasser seg raskere og leverer øyeblikk som føles autentiske og naturtro.
Fremskrittet drives av en innovativ og kreativ løsning utviklet av teammedlemmer i EA SPORTS og Search for Extraordinary Experiences Division (SEED), en banebrytende gruppe innen Electronic Arts som kombinerer kreativitet med anvendt forskning.
La oss sette i gang.
«Resultatene er de mest naturtro keeperne i FCs historie, bygd utelukkende på en innovativ og kreativ løsning utviklet internt av ekspertteam i EA.»
En designerfokusert tilnærming til maskinlæring.
Ved å utnytte dyp forsterket læring muliggjorde teamet raskere trening og mer menneskelignende atferd sammenlignet med tradisjonelle metoder, noe som forbedrer realismen og reduserer treningstiden.
«Vi brukte maskinlæring til å trene dem i hundretusener av spillsituasjoner for å finne den beste posisjoneringen, inkludert de små mikrobevegelsene som keepere i verdensklasse bruker for å dekke vinkelen», sier Mike Jones, Sr. Software Engineer, Electronic Arts.
«Metoden benytter en forsterket treningsagent som lærer å spille spillet på egen hånd gjennom et nytt treningsrammeverk som ble utviklet med formål om å være dataeffektivt», sier Alessandro Sestini, Research Scientist ved SEED. «Og til slutt, et rammeverk for evaluering og finjustering for å gi designere tilbakemeldinger om keeperatferden.»
Sammenlignet med tradisjonelt kodede keepere leverer det nye systemet tydelige forbedringer.
Keeperen som drives av forsterket læring oppnår en 10 % forbedring i redningsprosent, trener 50 % raskere enn standard forsterket læringsmetoder og kan trenes over natten. Et robust valideringssystem med over 300 «enhetstest»-scenarioer sikrer kontinuerlig evaluering og justering.
Tilnærmingen med forsterket læring produserer mer adaptiv posisjonering, forbedret vinkeldekning og atferd som føles mer naturlig for den ekte sporten.
Resultatene er de mest naturtro keeperne i FCs historie, bygd utelukkende på en innovativ og kreativ løsning utviklet internt av ekspertteam i EA.
«Vi brukte maskinlæring til å trene dem i hundretusener av spillsituasjoner for å finne den beste posisjoneringen, inkludert de små mikrobevegelsene som keepere i verdensklasse bruker for å dekke vinkelen.»
Mer på lager
Innføringen av keeperposisjonering drevet av forsterket læring i EA SPORTS FC 26 representerer mer enn en enkelt systemoppgradering; det gjenspeiler en utvikling i hvordan spill kan bygges, trenes og finjusteres i produksjon.
Ved å kombinere maskinlæring med et designerfokusert rammeverk kan teamene iterere raskere, validere kontinuerlig og levere mer menneskelignende atferd direkte inn i spillerorienterte opplevelser.
For spillerne betyr det smartere reaksjoner, bedre posisjonering og øyeblikk som føles nærmere den ekte sporten. For utviklere signaliserer det en skalerbar tilnærming til å anvende maskinlæring på måter som er praktiske, målbare og bygd for direkte produksjon.
Og for EA SPORTS FC markerer det nok et fremskritt i å levere mer autentiske og engasjerende fotballopplevelser.
Sjekk andre fantastiske EA-historier på ea.com/no/news.
