Киберспортсмена-профи от любителя можно отличить по движениям

Группа молодых ученых из Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) c помощью искусственного интеллекта определила, как движения в кресле могут выдать в киберигроке профессионала.

Методы машинного обучения успешно предсказывают мастерство игрока в 77 % случаев. Результаты работы были представлены на престижном форуме — V международной конференции IEEE по проблемам Интернета людей (IoP 2019), где получили приз за лучшую научную работу.

За последние несколько лет киберспорт прошел путь от видеоигр для школьников до целой спорт-индустрии c профессиональными командами, тренерами и большими инвестициями. Как и в любом другом спорте, кибератлеты бывают профессионалами и любителями, и понимание того, как отличить одних от других, важно для оптимизации тренировочного процесса.

Студенты-магистры из Сколтеха (Москва), МФТИ (Москва) и ГУАП (Cанкт-Петербург) под руководством профессоров Сколтеха Андрея Сомова и Евгения Бурнаева решили найти связь между эффективностью кибератлета в игре и характером его движений в кресле.

«Мы предположили, что между “стилем” движения игрока в кресле и его мастерством есть связь. В то же время было интересно посмотреть, как игроки реагируют на игровые события (когда игрок убивает, умирает, или идет перестрелка). Вряд ли профессиональные игроки и новички реагируют одинаково», — рассказывает первый автор исследования, магистрант Сколтеха Антон Смердов.

Для эксперимента были приглашены 19 игроков разных уровней: девять профессионалов и десять любителей. Мастерство игроков оценивали аналогично тому, как измеряют мастерство пилотов —наигранными часами. Всем было предложено играть в популярную видеоигру Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO) от получаса до часа. Для сбора данных использовались акселерометр и гироскоп, интегрированные в кресло.

«Полученные данные были порезаны на трехминутные сессии, так как трех минут движений в кресле достаточно, чтобы понять поведение игрока. В то же время это увеличивает выборку для обучения алгоритмов», — поясняет Антон Смердов.

Из каждой сессии ученые извлекали паттерны, по которым можно оценивать поведение игрока: с какой частотой и интенсивностью он двигается или крутится в кресле для каждой из трех осей и как часто откидывается на спинку кресла. Суммарно для всех временных интервалов получился 31 паттерн на каждого игрока. С помощью методов статистики выделили восемь самых важных признаков и применили к ним методы машинного обучения.

Лучше всего сработал популярный метод Random Forest, продемонстрировавший семидесятисемипроценую точность при определении уровня мастерства по трехминутной сессии. Также полученные результаты показали, что профессиональные игроки в целом чаще и интенсивнее двигаются в кресле, но при этом сидят неподвижно во время перестрелок и прочих игровых событий.

Работа над проектом началась в рамках курса Introduction to Internet of Things и инициативы Киберакадемии Сколтеха и продолжается в рамках грантов программы Сколтеха STRIP, РФФИ и киберспортивного стартапа Head Kraken.

Научная группа ученых Сколтеха, занимающихся исследованиями в области определения психоэмоционального состояния кибератлетов под руководством профессоров Андрея Сомова и Евгения Бурнаева, с 2018 года применяет датчики для комплексного сбора данных, а также методы машинного обучения для изучения психологического и физического состояния игроков. Для анализа используют данные о пульсе, сопротивлении кожи, направлении взгляда, движении рук, данные об окружающей среде (температура, влажность, уровень углекислого газа), игровой телеметрии и другие.

Источник: Naked Science

13.09.2019

Смотрите также:

25.02.2020

Mail.ru Group открыла набор в Digital Camp

Digital Camp – образовательный проект для студентов гуманитарных специальностей. В нём четыре направления: digital-маркетинг, нестандартная реклама и спецпроекты, UX-исследования и IT-рекрутмент. Обучение бесплатное, лучшим выпускникам Mail.ru Group предложит работу.

24.02.2020

Стартовал курс-квест для инженеров и сисадминов Mail.ru Group

Mail.ru Group запустила образовательный проект в формате квеста для инженеров обеспечения доступности (Site Reliability Engineer) и системных администраторов Linux.

20.02.2020

ИТМО занял 35-е место в рейтинге вузов Times Higher Education

Университет ИТМО вошел в ТОП-40 лучших вузов стран с развивающейся экономикой по версии международного рейтинга Times Higher Education Emerging Economies University Rankings-2020. За год вуз значительно укрепил свои позиции, поднявшись на 18 строчек – с 53 на 35 место.

11.02.2020

Студентов и преподавателей ждут в Летней школе Банка России

Банк России открыл набор слушателей на однодневный интенсивный образовательный курс «IV Летняя макроэкономическая школа», который пройдет 6 июля 2020 года в Санкт-Петербурге.

10.02.2020

Как готовят IT-спецназовцев

Российских разработчиков не только знают, но и признают во всем мире. Они занимают первое место в рейтинге TopCoder и входят в пятерку самых квалифицированных экспертов по версии HackerRank. Откуда такой успех? Ответ прост: у нас сильная математическая школа, а лучшие вузы страны имеют целый ряд контрактов с IT-компаниями, предусматривающих создание современных образовательных программ.