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Home»Noticias»Así es el algoritmo de 343 Industries para emparejar jugadores que usa aprendizaje automático
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Noticias

Así es el algoritmo de 343 Industries para emparejar jugadores que usa aprendizaje automático

Jose Angelpor Jose Angel28 abril, 2020No hay comentarios

Josh Menke de 343 Industries, detalla como funciona el algoritmo TrueMatch. Una tecnología patentada del estudio que usa aprendizaje automático.

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La próxima generación de consolas está ya a la vuelta de la esquina. Hay grandes y nuevas tecnologías que nos esperan, una de ellas es la limitación de la latencia entre el mando y la máquina para ser mejores en los juegos competitivos. Sin embargo hay más, como el ray tracing o las nuevas capacidades que otorgarán los SSD.

Pero bajo el capó de las consolas y los juegos en general hay mucho más de lo que un usuario convencional puede llegar a dilucidar. Y una buena zona para ver que hay en las tripas de un videojuego es su matchmaking.

El aprendizaje automático de 343 en Halo

Si recordáis, el evento de la GDC 2020 fue cancelado a causa del Coronavirus. Este evento dedicado a desarrolladores, pese a estar fuera de juego, nos ha dejado buenas charlas que acercan partes técnicas que ignoramos los usuarios.

Una de las que más me he enamorado es la de Josh Menke, de 343 Industries en donde nos habla de TrueMatch, una tecnología patentada por el estudio para tener el mejor emparejamiento entre jugadores. TrueMatch ya se utiliza en juegos actuales de Microsoft, pero es en Halo 5: Guardians en donde mejor funciona.

Es una charla «densa», pero las partes más importantes se condensan en las claves que tiene el sistema para emparejar jugadores. TrueMatch hace uso del aprendizaje automático y va generando ponderaciones lógicas sobre varios factores clave como:

Habilidad

La habilidad es un factor clave. Las primeras partidas no son el baremo a seguir, solo los primeros datos del algoritmo para aprender del jugador. El sistema mida como de bueno eres en función de cada mapa. Para ello se apoya en percentiles y no en promedios estándar para no desvirtuar los datos.

Tiempo de espera

El tiempo de espera se hace en base a predicciones que el propio algoritmo va haciendo en función de la localización y la habilidad del jugador. Si deduce que vas a entorpecer una partida, no te empareja con ella o viceversa.

Latencia

La latencia es otro factor clave a la hora de valorar con quien debe emparejarte. De esta manera, además de jugar con jugadores de tu nivel, en mapas a tu nivel, y con un tiempo de espera similar, también lo harás con una latencia equitativa a la que tienes.

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Como decía la charla es densa y muy técnica, pero lo interesante es ver que este es un modelo que puede ser extrapolable a otros juegos de Microsoft como Halo Infinite, y que con la buena base que ya tiene tanto de Gears 5 como de Halo 5: Guardians, solo puede ir mejorando en el futuro.

Además, el modelo es predictivo, lo que quiere decir que aprende de cada usuario en particular. Esto sugiere que Xbox Series X se va a beneficiar y mucho del machine learning.

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Jose Angel es uno de los fundadores de Generación Xbox, Universo Samsung y Reflotes. Lleva desde el 2014 administrando todas las webs del grupo y cuenta con una amplia experiencia en el sector de los videojuegos y ha aportado fuentes exclusivas a la web. También ha entrevistado a numerosas personalidades del sector del mundo del videojuego. Jose Angel ha analizado más de 200 juegos, y suele calificar con una nota media de 75 sobre 100 según Open Critic. Además escribe y administra en Universo Samsung.


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