A animação de personagens humanos ficou bem melhor com o passar dos anos, mas ainda é um dos problemas mais reconhecíveis ao curtirmos um videogame. As animações são normalmente um conjunto predeterminado de movimentos e, embora pareçam reais o bastante no ambiente certo, podem quebrar completamente a experiência de imersão quando saem dos seus limites.

O vale da estranheza é especialmente difícil de escapar.

Agora, um time de pesquisadores da Universidade de Edimburgo desenvolveu uma nova forma de animar personagens usando computação de rede neural, que ajudaria desenvolvedores a fazer animações mais fluidas e realistas enquanto diminui a necessidade de recursos do sistema e o tempo envolvido na tarefa. O vídeo demonstrando a nova tecnologia é real:

As mentes por trás do vídeo, e um artigo que o acompanha publicado na ACM Transactions, são Daniel Holden, Taku Komura e Jun Saito. Quando vi o vídeo, imediatamente entrei em contato com Holden para mais informações. O que exatamente torna esse diferente de outros métodos de animação e o que está acontecendo na rede neural para fazer a magia acontecer?

Redes neurais são uma forma de treinar um computador com milhões de diferentes pontos de dados pesados. Usando algoritmos, uma rede neural pode criar resultados completamente novos sozinha, baseando-se nos dados que tem de referência. A nova tecnologia é comumente usada em reconhecimento facial, processamento de imagem e aplicações de previsão na bolsa de valores.

“O funcionamento da rede neural é bem abstrato e difícil de entender”, Holden admitiu via email. Mas, basicamente, o que ele e seus colegas fizeram foi usar um sistema chamado rede neural de funcionamento em fases, no qual as variáveis controlando os personagens em movimento e a interação dentro do ambiente podem mudar no meio do caminho. Seu objetivo era desenvolver um movimento cíclico parecido com o humano, que reagisse apropriadamente de acordo com o controle do usuário. Conforme os jogadores apertam seus controles ou movem o mouse, a rede neural aprende e evolui com o tempo para criar uma animação sem pontes.

“Mudamos os pesos da rede neural de acordo com que ponto no tempo o ciclo de locomoção do personagem está”, explicou Holden, esses pesos sendo os dados que influenciam como serão as animações. “Por exemplo, quando o personagem coloca seu pé esquerdo para baixo, os pesos da rede neural são diferentes dos utilizados no pé direito.”

O resultado? Uma redução drástica do tanto de tempo e esforço que os animadores precisam para conseguir um andar perfeito. O vídeo acima usa apenas 1,5GB, ou duas horas, de dados de captura de movimento, e a animação não precisa de tanto processamento para ser renderizada. Holden acha que isso vai “tirar parte do fardo dos programadores de animação mantendo sistemas de animação extremamente complexos”.

Demorou 30 horas para o treinamento de rede neural e quatro milhões de pontos de dados para criar a animação no vídeo, e, para mim, ela parece bem boa. O personagem consegue navegar obstáculos elevados, apropriadamente indo mais rápido ou devagar de acordo com o controle, e reage de acordo com paredes e pontes. Obviamente, jogos de visão em terceira pessoa podem se beneficiar dessa nova abordagem, mas experiências em realidade virtual também são mídias em que, para o máximo de imersão, vamos precisar de movimentos ultrarrealistas.

Redes neurais já foram usadas em jogos antes, ao desenvolver a inteligência artificial dos oponentes, mas esse é um ótimo exemplo de como a tecnologia pode tornar a vida dos desenvolvedores mais fácil. Holden acabou de começar um novo trabalho em pesquisa e desenvolvimento na Ubisoft e, por mais que ele seja incapaz de dizer se a tecnologia está sendo usada lá, está ansioso em ver sua implementação no futuro.

“Espero que essa técnica mude, sim, os jogos, espero que esses tipos de tecnologias permitam aos desenvolvedores de jogos serem mais ousados no tipo de ambiente que criam”, disse Holden.