Los jugadores de basketball necesitan mucha práctica para convertirse en buenos en el arte de driblar, y parece ser que esto es cierto cuando se consideran jugadores animados por computadora también. Usando aprendizaje profundo reforzado, los jugadores en un juego de video de basketball pueden descubrir gracias a la captura de movimiento, cómo mejorar sus habilidades para los dribles.
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Este proceso de prueba y error lleva mucho tiempo y requiere muchos millones de intentos, pero el resultado es interesante, pues el movimiento de los brazos está coordinado de manera plausible con los movimientos físicos de la pelota. Los jugadores aprenden a driblar entre las piernas, detrás de ellos e incluso, hacer movimientos cruzados, para hacer la transición de una habilidad a otra. “Una vez que se aprenden las habilidades, nuevos movimientos pueden ser simulados mucho más rápidamente en tiempo real”, dice Jessica Hodgins, profesora del departamento de ciencias de la computación y robótica de Carnegie Mellon.

Hodgins y Libin Liu, jefe de ciencias en DeepMotion, presentarán sus avances en SIGGRAPH 2018, la Conferencia sobre Gráficas de Computadoras y Técnicas Interactivas, que se llevará a cabo del 12 al 18 de agosto en Vancouver, Canadá.
“Esta investigación abre la puerta a los deportes simulados que requieren habilidades de los avatares virtuales”, dijo Liu. “La tecnología puede ser aplicada más allá de la simulación de los deportes para crear caracteres más interactivos para juegos, animaciones, análisis de movimiento y en el futuro, robótica”, indicaron …