KI-Modell simuliert Counter-Strike mit 10 FPS auf einer einzelnen RTX 3090

Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, eine vereinfachte Version von Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO) innerhalb eines neuronalen Netzes zu simulieren. Das Modell mit dem Namen DIAMOND (Diffusion for World Modelling) läuft mit 10 Bildern pro Sekunde auf einer einzigen Nvidia RTX 3090 Grafikkarte. Das Team trainierte DIAMOND mit lediglich 87 Stunden an CS:GO-Gameplay-Daten. Dies entspricht nur 0,5 % der Datenmenge, die für ähnliche Projekte wie GameNGen verwendet wurde. Trotz des begrenzten Datensatzes erzeugt das Modell eine beeindruckende Simulation des Spiels. DIAMOND wurde ursprünglich für Atari-Spiele vorgestellt und verwendet einen Transformer-basierten Ansatz, der Spielerbewegungen als "Tokens" behandelt, ähnlich wie Wörter in einem Satz. Durch die Vorhersage dieser Tokens lernt das Modell, die nächste Bewegung auf der Grundlage vorheriger Aktionen zu antizipieren. Der Forscher Eloi Alonso demonstrierte die Fähigkeiten des Modells auf Twitter. Videos zeigten Spieler, die über Tastatur und Maus mit der simulierten CS:GO-Umgebung interagierten. Die Simulation umfasst komplexe Elemente wie Spielerinteraktionen, Waffenmechaniken und Umgebungsphysik.

Limitationen und Glitches zeigen Herausforderungen der KI-Simulation

Das Modell weist jedoch noch einige gravierende Fehler auf. So können Spieler beispielsweise unendlich oft springen, da DIAMOND die Schwerkraft oder Kollisionserkennung der Source Engine nicht berücksichtigt. Das Abweichen von den im Trainingsdatensatz häufig vorkommenden Pfaden führt zu einem vollständigen Zusammenbruch der Simulation. Die Forscher gehen davon aus, dass eine Erhöhung der Datenmenge und der Rechenleistung das Modell weiter verbessern wird. Sie sehen Potenzial für die Entwicklung von KI-Modellen, die in komplexen realen Umgebungen navigieren können. DIAMOND für CS:GO wurde von GameNGen inspiriert, einem von Google Research, Google DeepMind und der Universität Tel Aviv entwickelten KI-System. GameNGen kann Teile des Spieleklassikers DOOM mit über 20 Bildern pro Sekunde auf einem einzigen Google-TPU-Chip vollständig simulieren. Das DIAMOND-Modell ist auf GitHub für alle verfügbar, die es weiter erforschen möchten.

Quellen

https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/counter-strikes-dust-ii-runs-purely-within-a-neural-network-on-an-rtx-3090-performance-is-disappointing-at-only-10-fps https://www.msn.com/en-gb/money/technology/counter-strike-s-dust-ii-runs-purely-within-a-neural-network-on-an-rtx-3090-performance-is-disappointing-at-only-10-fps/ar-AA1s9On7 https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1g2of3a/counterstrike_runs_purely_within_a_neural_network/ https://twitter.com/hardmaru/status/1845401175585325160 https://passionategeekz.com/developers-successfully-made-ai-learn-to-play-games-but-using-the-rtx-3090-neural-network-to-run-the-csgo-world-model-only-produced-10-frames/ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-makes-doom-in-its-own-game-engine-googles-gamengen-project-uses-stable-diffusion-to-simulate-gameplay https://arxiv.org/html/2408.13934v1 https://achivx.com/counter-strike-global-offensive-ai-powered-10-fps-experience-a-glimpse-into-the-future/ https://www.amazon.com/Skytech-Prism-Gaming-Desktop-Motherboard/dp/B08K1C22YY