Ein britisches Forscherteam hat eine Künstliche Intelligenz entwickelt, um vorausschauend zu wissen, welcher Charakter im Computerspiel Dota 2 als nächstes sterben wird. Bei Wettkämpfen, die in großen Hallen ausgetragen und weltweit gestreamt werden, sind solche Informationen wichtig, damit die Kamera das Geschehen einfangen kann.
eSport-Wettkämpfe werden in großen Hallen ausgetragen, tausende Fans kommen, um die Matches live mitzuverfolgen. Millionen von Zuschauern schauen sich die Live-Übertragungen an ihren Bildschirmen zu Hause an.
Die Spielcharaktere befinden sich in einer imaginären Spiellandschaft. Im Hinterhalt warten dann oft die Spieler einer gegnerischen Mannschaft. Gegenseitig versuchen die eSportler, die zum Wettkampf antreten, die Figuren des Gegners auszuschalten.
Kamera kommt Spielzügen nicht hinterher
Oft kann die Kamera dabei wichtig Spielzüge nicht schnell genug für das Publikum einfangen, weil nicht immer klar ist, welcher der sogenannten Helden besonders bedroht ist, und als nächstes sterben könnte.
"Unsere Künstliche Intelligenz versucht in dieser Komplexität in Echtzeit Highlights zu finden. In diesem Spiel ist ein Highlight, wenn ein Avatar einen anderen tötet."
Die Künstliche Intelligenz berechnet in Echtzeit, wo im Spiel als nächstes ein wichtiger Spielzug stattfindet, sagt Florian Bock. Florian leitet das Forschungsteam an der Universität York, das die Software entwickelt hat. Mithilfe des Programms gelingt es zu 54 Prozent vorherzusagen, welcher Spielcharakter in den nächsten fünf Sekunden getötet wird.
KI auch bei anderen Live-Übertragungen nützlich
Florian Bock sagt, dass es sich bei bestimmten Sportarten lohnen kann, die Software einzusetzen. Zum Beispiel bei Formel-1-Rennen, in denen besonders viel gleichzeitig passieren kann. Die Künstliche Intelligenz könnte den Produzenten und Kommentatoren bei einer Live-Übertragung Hinweise darauf geben, wo als nächstes ein Überholmanöver passieren kann.
"Was ist in einem Formel-1-Rennen spannend? Das sind diese Moment, wo jemand überholt, wo spektakuläre Sachen passieren."
Der Wissenschaftler geht noch einen Schritt weiter und sagt, dass, wenn man genügend Daten aus Autos zur Verfügung hätte, die Software auch frühzeitig Prognosen über Staus abgeben könnte.