🇵🇱 Дедлайн по e-PIT всё ближе ⏳ Поддержите devby из уже уплаченных налогов 💙
Support us

Как «на компьютере Мельничка» создают нейронку, которая помогает игрокам в киберспорте

4 комментария
Как «на компьютере Мельничка» создают нейронку, которая помогает игрокам в киберспорте

В материале про минский хакерспейс мы писали о том, как в стенах клуба зарождаются новые проекты. Так, основатели Battle.Guru тренируют нейросеть для киберспорта на подаренном Юрием Мельничком компьютере для машинного обучения. Разработчик Владислав Романовский и студент Евгений Демидович рассказали dev.by, как меняют правила игры.

Читать далее

Евгений Демидович (слева) и Владислав Романовский

Илон Маск повысил интерес к искусственному интеллекту в киберспорте

Идея создать продукт для киберспорта появилась у Владислава два года назад. Его брат — стартапер, поэтому мысль «а чем я хуже?» и опыт в запуске других проектов подстёгивали программиста к созданию своей компании. Первая идея — социальная сеть для геймеров — провалилась. Парня это не испугало, и он начал работу над сервисом по поиску напарников для игры в Dota.

— После первых трудностей команда разбежалась, но я не сдался. Пришёл в Гродненский государственный университет им. Янки Купалы и попросил у декана толкового студента, — рассказывает Владислав. — Он порекомендовал мне звезду университета, призёра многих соревнований по программированию и анализу данных — IDAO, Calculus World Cup. Оказалось, этот парень не любитель компьютерных игр, но мне удалось его заинтересовать.

После того, как в лаборатории OpenAI Илона Маска создали бота, который победил топового игрока в Dota, интерес к использованию искуственного интеллекта в киберспорте вырос, и это тоже мотивирует, подчёркивает Владислав.

Киберспорт сейчас напоминает футбол когда-то, считают разработчики: пришло телевидение, толпы болельщиков, вокруг спортивной дисциплины появились деньги. На Олимпийских играх в Китае киберспорт хотят признать официальной дисциплиной. В Беларуси интерес к киберспорту только просыпается, и стоять у истоков — как минимум занятно.

Не читерство, а анализ игры противника

Сейчас Battle.Guru — это, с одной стороны, сервис, который помогает находить напарника для игры. А с другой — точечные решения, которые анализируют игру как противника, так и команды, их слабые/сильные стороны и позволяют находить новые стратегии и тактики боя. В будущем эти направления будут интегрированы в одну SaaS-платформу.

— Мы улучшаем тренировочный процесс команды, экономим её время, подсказываем, в каком направлении двигаться. Читерством мы не занимаемся — это строго запрещено. При помощи сервиса команды могут проанализировать свои ошибки, понять, каких персонажей с какими ставить в одних связках, какие внутриигровые артефакты помогут им выиграть.

Со слов стартаперов, одна из их целей — решить проблему токсичности аудитории в играх, характерную для стран СНГ. «Из-за хамства русскоязычных игроков происходит большой отток пользователей, — поясняет собеседник. — Dota даже выпустила инструмент для новичков, который подсказывает, что делать, чтобы они не тормозили и другие игроки не злились».

Главной ошибкой они считают то, что взялись за реализацию своих идей без анализа рынка. Сейчас команда работает над этим: общается с экспертами, командами, киберспортивными организациями. В результате проект сдвинулся с мёртвой точки.

В дальнейшем хотим использовать психологические портреты игроков, особенности игры конкретного человека, его поведения в соцсетях. На самом деле с технической стороны все играют примерно одинаково, а вот психология у всех разная. И мы можем использовать это для контратаки.

Нам хотелось бы стать стартапом, который занимается полноценной аналитикой в мобильных, консольных и прочих играх, основанных на умениях (где есть взаимоотношения людей и нет читерства).

Техническая реализация

В платформе Battle.Guru использована микросервисная архитектура, в которой самое сложное — заставить микросервисы работать как часы в режиме реального времени, считают разработчики. Бэкенд сделан на PHP и частично на Node.js. В базах данных использован Redis для кэширования, RabbitMQ для очередей сообщений между компонентами, Apache Cassandra для больших данных, MySQL для хранения простых данных платформы.

Также разработчики применяют математические алгоритмы ранжирования, балансировщики в сервисе, который напрямую работает с Dota2, анализаторы, написанные на Python, поисковой движок Elasticsearch, который помогает искать и сравнивать игроков.

страница сервиса по подбору напарников

Интеграцию с чат-ботом делают при помощи Microsoft Bot Framework (в перспективе хотят делать своё кроссплатформенное решение). В планах — создать такую интеграцию, чтобы сервисом можно было пользоваться из любой экосистемы. Например, через виджет в Twitch.

Львиную долю разработки занимает обучение нейронной сети, которую студент Евгений пишет на Python с использованием Keras и TensorFlow. Данные команда берёт из публичных API, например, ресурса Open Dota или Steam. Нейронке «скармливают» игровые реплеи, и она, анализируя вражеские матчи, даёт рекомендации и предсказания командам.

— Мне потребовалось, наверное, года два, чтобы освоить машинное обучение. Хотя у меня был неплохой бэкграунд, я выступал на международных олимпиадах по математике, — рассказывает Евгений. — Дело оставалось только за практикой, которую я получил на соревнованиях по машинному обучению (том же Kaggle). Теперь могу решать практически любые задачи.

Я предпочитаю сперва понять все взаимосвязи, корреляции, и только после этого приступать к работе. Данные, как правило, разрозненные, их десятки и сотни гигабайт. Поле непаханое, на этой теме можно не один десяток диссертаций защитить.

Поэтому мы двигались постепенно, наращивая функционал и переходя от простой к более сложной архитектуре. Если ошибся в самом начале и ещё неделю с этим работал — всё, начинай сначала. Модель, которую я построил, может не соответствовать игровым показателям. 

— Простыми словами, мы пытаемся из палок и желудей создать рабочую систему. И не всегда это хорошо, потому что такой сервис сложно будет поддерживать и тем более масштабировать, — поясняет Владислав.  

«Чего вы здесь сидите, поезжайте в Долину»

— Я всегда говорю, что аутсорс — это хорошо, он двигает нашу страну вперёд. Но с людьми, которые долго в нём работают, очень сложно строить бизнес, — выражает своё мнение стартапер. — Найти партнёров было непросто, разработчики не хотят терять нагретые места — даже несмотря на то, что ты предлагаешь дивиденды и роль ведущего CTO. В Кремниевой долине люди за любой кипиш, кроме голодовки, а у нас нет.

Совмещать основную работу и стартап, конечно, сложно. Но никто не говорил, что будет легко. Пока мы делали ядро платформы, приходилось работать по 14-16 часов в день, уже глаз дёргался, на людей бросаться хотелось. На этом фоне выскакивали разные болячки. 

Чтобы проект уверенно себя чувствовал на начальных этапах, по нашим подсчётам, нужно $100 тысяч.

Поднять инвестиции под наш проект в Беларуси просто нереально: большинство инвесторов не понимают этот рынок. Общались с Васей Шинкаренко, основателем успешного стартапа Storyline, он говорит: чего вы здесь сидите, вам нужно в Кремниевую долину ехать! Но пока пробуем искать инвестиции в СНГ и на Кипре.

Были предложения от нецелевых бизнес-ангелов без опыта в индустрии: они хотели вложиться в наш проект и даже купить всю команду. Но мы ищем не столько деньги, сколько человека, который поможет нам пережить «долину смерти» — период, когда у бизнеса одни убытки. Продавать себя мы тоже не хотели, так как проект будет прибыльным. Поэтому отказались от поступивших предложений и пока работаем на энтузиазме.

Как покорить Москву и не попасть в передрягу

Недавно ребята ездили покорять Москву.

— Заселились в хостел: в комнатах — настоящий гадюшник, моль по кроватям ползает, гастарбайтеры грозятся друг другу морды набить. В общем, посреди ночи съезжали, еле деньги забрали и ноги унесли.

А вот переговоры с потенциальными заказчиками, напротив, прошли успешно. Стартаперы получили четыре оффера, сейчас обсуждают сметы и NDA.

За недолгую поездку ребята успели посетить Чемпионат EPICENTER XL по Dota 2, где разыгрывали призовой фонд в $1 млн. На трибунах было около 4 тысяч зрителей, а онлайн следило за игрой около 15 млн человек: «Основываясь на нашем опыте, мы предсказали все победы, ошиблись только один раз».

— Пока всё складывается лучше, чем мы предполагали. Люди охотно идут на контакт. К примеру, уже после чемпионата на закрытой вечеринке один парень, игровой аналитик, завёл нас в курилку и говорит: «Ребята, расскажите подробнее, что у вас есть, мне это срочно нужно». Теперь, пообщавшись с огромным количеством людей, мы уверены, что наш стартап жизнеспособен.

Обсудить со стартаперами будущее искусственного интеллекта в киберспорте можно в Telegram: @VladRomanovsky  

 

Фото: Андрей Давыдчик

Поддержите редакцию 1,5% налога: бесплатно и за 5 минут

Как помочь, если вы в Польше

Читайте также
Anthropic раздает 13 бесплатных курсов по AI. Это не только введение в работу с Claude
Anthropic раздает 13 бесплатных курсов по AI. Это не только введение в работу с Claude
Anthropic раздает 13 бесплатных курсов по AI. Это не только введение в работу с Claude
Пока одни обсуждают, заменит ли AI разработчиков, другие уже во всю прокачиваются, причем делают это бесплатно. Компания Anthropic выложила сразу 13 курсов по работе с их моделью Claude. Это не маркетинговый лендинг с парой видео. Речь про полноценную обучающую линейку: от базового уровня до непростых технических тем вроде API и агентных систем.
1 комментарий
«Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект
«Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект
«Думал, что мы договорились!». Предприниматель рассказывает, как из проблемы создал новый проект
Я продал ИТ-стартап европейскому конкуренту и открыл баню под Варшавой. Арендовал два дома под партнёрский проект, опираясь на доверие и расплывчатые договорённости в Telegram. Сделка в итоге развалилась, принесла убытки, но именно эта история подтолкнула меня к новой бизнес-идее. Расскажу, как сорванные договорённости привели к созданию AI-инструмента.
«Она меня унижала». Этих айтишников собесил AI (в образе красивой девушки тоже) — одни кайфанули, другие в ужасе
«Она меня унижала». Этих айтишников собесил AI (в образе красивой девушки тоже) — одни кайфанули, другие в ужасе
«Она меня унижала». Этих айтишников собесил AI (в образе красивой девушки тоже) — одни кайфанули, другие в ужасе
Кажется, AI-интервьюеры ещё сырые, но кто-то из наших героев всё равно смог «кайфануть».
4 комментария
«Намного больше удовольствия». Как кайфануть от AI и научить команду - рассказывает Head of Awareness
«Намного больше удовольствия». Как кайфануть от AI и научить команду - рассказывает Head of Awareness
«Намного больше удовольствия». Как кайфануть от AI и научить команду - рассказывает Head of Awareness
Раньше мои понедельники начинались с утомительных отчётов: приходилось вручную собирать данные из аналитических систем. Работа нужная, но выматывающая. Потом коллега показал, как автоматизировал этот процесс, и для меня всё изменилось. Теперь данные собираются автоматически, AI сообщает коллегам о готовности отчёта, суммирует итоги митинга и репорта, а затем отправляет в чат короткое executive summary. Так я сэкономила около трёх часов и избавилась от ощутимой ментальной нагрузки.  Расскажу, как AI приносит больше удовольствия в мою работу. 
5 комментариев

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.