Профессиональных игроков научились отличать от обычных по движениям в кресле

Четверг, 12 сентября 2019 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

С точностью до 77% Российские учёные с помощью искусственного интеллекта определили, что киберспортсмены двигаются в кресле во время игры иначе, чем геймеры-любители. Более того, исследователи по движениям могут предсказать, какой игрок перед ними.

Закономерность обнаружила группа учёных из Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE), МФТИ и ГУАП.

«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», — поведал один из авторов исследования.

В эксперименте участвовали 9 профессионалов и 10 любителей. Они играли в Counter-Strike: Global Offensive (CS: GO) от получаса до часа. Всё это время учёные собирали данные при помощи акселерометра и гироскопа, вмонтированных в кресла.

Как оказалось, чтобы оценить степень профессионализма игрока достаточно трёх минут. Учёные смотрели на то, как часто он двигается или крутится на кресле и с какой интенсивностью, а также насколько часто откидывается на спинку кресла. Искусственный интеллект смог отличить киберспортсмена от обычного пользователя с 77-процентной точностью.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 627
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003