الشركة الناشئة التي ساعدت Microsoft في بناء عالم Flight Simulator

يعد Flight Simulator الجديد من Microsoft أعجوبة تكنولوجية تضع معايير جديدة في هذا النوع. استخدمت Microsoft و Asobo Studios عمل العديد من الشركاء لإعادة إنشاء عالم يبدو أنه حقيقي وحيوي ، يحتوي على مليارات المباني في الأماكن الصحيحة.



إحداها هي شركة نمساوية صغيرة ناشئة Blackshark.ai من مدينة غراتس ، والتي تضم حوالي 50 موظفًا فقط تمكنت من إعادة إنشاء كل مدينة في العالم باستخدام الذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة السحابية الضخمة.



قبل إصدار Flight Simulator الجديد ، التقينا مع المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Blackshark مايكل باتز لمناقشة الشراكة مع Microsoft ومستقبل شركته.





Blackshark هو فرع من استوديو الألعاب Bongfish ، الذي طور World of Tanks: Frontline و Motocross Madness وسلسلة Stoked على الجليد. يقول باتز إنه بفضل Stoked ، أنشأت الشركة Blackshark.



"إحدى الألعاب الأولى التي طورناها في عام 2007 كانت لعبة تزلج على الجليد تسمى Stoked و S Stoked Bigger Edition. كانت واحدة من أولى الألعاب ذات الجبال المحاكاة بزاوية 360 درجة: يمكن للاعب أن يطير حول الجبل في طائرة هليكوبتر ، والهبوط في أي مكان ، ثم التدحرج. تم إنشاء الجبل نفسه ووصفه من الناحية الإجرائية ، وتم وضع عقبات على شكل نباتات ، ومتزلجون آخرون على الجليد وحيوانات صغيرة. ثم انتقلنا إلى أنواع السباقات والرماة والتحكم في السيارة ، لكننا لم ننسى فكرة الوضع الإجرائي ووصف الأشياء ".



عاد Bongfish إلى هذه الفكرة أثناء العمل على World of Tanks ، لأن إنشاء خرائط ضخمة مع وضع كل حجر يدويًا سيكون بطيئًا للغاية.



بالاستفادة من تجربتها ، بدأت Bongfish في بناء قسم تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بها. استخدم هذا القسم مجموعة من تقنيات التعلم الآلي لبناء نظام يمكنه معرفة كيفية إنشاء المصممين للخرائط ، وبمرور الوقت ، يمكنهم إنشاؤها بمفردهم. بدأت الشركة بالفعل في استخدام هذا النظام في العديد من مشاريعها ، وبعد ذلك تواصلت معها شركة مايكروسوفت.





"بالصدفة ، التقيت بأشخاص في Microsoft يبحثون عن استوديو لمساعدتهم في Flight Simulator الجديد. كانت الفكرة الرئيسية وراء Flight Simulator هي استخدام خرائط Bing كملعب وخريطة وخلفية ، "كما يقول باتز.



لكن بيانات المسح التصويري لخرائط Bing تمكنت من إنشاء نسخ طبق الأصل دقيقة من 400 مدينة فقط ، وبالنسبة لمعظم منطقة الكوكب ، لم تكن هذه البيانات موجودة. احتاجت Microsoft و Asobo Studios إلى نظام لبناء كل شيء آخر.



عندها تولى Blackshark زمام الأمور. بالنسبة لـ Flight Simulator ، أعاد الاستوديو إنشاء 1.5 مليار مبنى من صور الأقمار الصناعية ثنائية الأبعاد.



بينما قال باتز إنه التقى بأفراد Microsoft عن طريق الصدفة ، فمن الجدير أن نضيف أن Graz كان لديه قسم خرائط Bing قام بتطوير الكاميرات الأولى والإصدارات ثلاثية الأبعاد من خرائط Bing. وبينما استحوذت خرائط Google على السوق ، تجاوزت خرائط Bing بالفعل Google في الأبعاد الثلاثية. ثم افتتحت مايكروسوفت مركزًا للأبحاث في مدينة غراتس ، وبعد إغلاقه ، تم الاستيلاء على المواهب المحلية من قبل أمازون وشركات أخرى.



يقول باتز: "لذلك ، كان من السهل جدًا علينا العثور على أشخاص في وظائف ذات متطلبات مثل" الدكتوراه في إعادة بناء الأسقف ". "لم أكن أعرف حتى أن مثل هذا الشيء موجود ، لكنه كان بالضبط ما نحتاجه ، ووجدنا شخصين من هذا القبيل."



"من السهل معرفة سبب صعوبة إعادة إنشاء مبنى ثلاثي الأبعاد من خريطة ثنائية الأبعاد. ليس من السهل تحديد المخطط الدقيق للمبنى ".





يقول باتز: "بشكل أساسي ، قمنا بالمهمة التالية في Flight Simulator: درسنا المناطق ثنائية الأبعاد وبحثنا عن علامات المباني عليها ، وهي مهمة رؤية الكمبيوتر". "ولكن إذا كان أحد المباني محجوبًا بظل شجرة ، فإننا نحتاج إلى التعلم الآلي ، لأن تراكب الظل يجعل من غير الواضح ما هو جزء من المبنى ... يمكن للتعلم الآلي استعادة بقية المبنى. وهذا مثال آخر بسيط للغاية ".



بينما ربما تكون Blackshark قد استخدمت بعض البيانات الأخرى ، بما في ذلك الصور الفوتوغرافية وبيانات المستشعر وبيانات الخرائط الموجودة مسبقًا ، كان على Blackshark تحديد ارتفاعات المبنى والخصائص الأخرى من معلومات محدودة للغاية.



المشكلة الواضحة التالية هي تحديد ارتفاع المبنى. إذا كانت بيانات نظم المعلومات الجغرافية متاحة ، فمن السهل حل هذه المهمة ، ولكن بالنسبة لمعظم مناطق العالم ، لم تكن هذه البيانات موجودة أو لم يكن من السهل الحصول عليها. في مثل هذه الحالات ، التقط الفريق صورة ثنائية الأبعاد ودرسوا أدلة مختلفة عليها ، مثل الظلال. ومع ذلك ، لتحديد ارتفاع المبنى من الظل ، تحتاج إلى معرفة الوقت من اليوم ، ولم يتم ختم الصور في خرائط Bing بطابع زمني. في حالات أخرى ، حصل عليها Blackshark ، مما سهل العمل بشكل كبير. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي إلى الإنقاذ مرة أخرى.





يوضح باتز أن "التعلم الآلي يأخذ مسارًا مختلفًا قليلاً". "إنه يأخذ أيضًا في الاعتبار الظلال ، ولكن نظرًا لأنه مجرد شكل مظلم ، فإننا لا نعرف كيف يتصرف. ومع ذلك ، إذا نظرت إلى سقف مسطح ، على سبيل المثال ، قارن ناطحة سحاب بمركز تسوق ، فإن المعدات الموجودة على سطح ناطحة سحاب مختلفة عن المعدات الموجودة في مركز التسوق. لذلك من خلال وضع علامات على المباني ، نساعد الذكاء الاصطناعي على التعلم ".



إذا كان النظام يعرف أن متوسط ​​ارتفاع مركز التسوق في هذه المنطقة عادة ما يكون ثلاثة إتا ، فيمكنه العمل مع ذلك.



لا تخفي Blackshark أن نظامها سيرتكب أخطاء ، وإذا اشتريت Flight Simulator ، فسترى أن هناك أخطاء في وضع المباني في اللعبة. أخبرني باتز أن أحد أكبر التحديات لهذا المشروع كان إقناع شركاء التنمية ومايكروسوفت بالسماح بهذا النهج.



نحن نتحدث عن 1.5 مليار مبنى. في هذا النطاق ، لم تعد مراقبة الجودة التقليدية تعتمد عليها. تتمثل الطريقة التقليدية لألعاب Halo في أن تشير بإصبعك وتقول "هذا البكسل سيء ، أصلحه" ، لكنه لا يعمل عندما تقوم بالتطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على الإحصائيات. قد يتضح أن 20٪ من المباني قد تم إنشاؤها عن طريق الخطأ ، وربما يكون هذا هو الحال في حالة Flight Simulator ؛ لكننا لم نتمكن من حل هذه المشكلة بخلاف ذلك ، لأن الاستعانة بمصادر خارجية لنمذجة 1.5 مليار مبنى ليس ممكنًا من الناحية اللوجستية ولا المالية ".



بمرور الوقت ، سيتحسن هذا النظام ، ومع دفق Microsoft لكميات كبيرة من البيانات من Azure ، سيرى المستخدمون التغييرات بالتأكيد.





ومع ذلك ، فإن الترميز هو ببساطة الطريقة التي يدرب بها فريق الاستوديو النموذج ، وقد حقق Blackshark الكثير من التقدم في هذا المجال. لا يخوض باتز في التفاصيل ، لأن هذا جزء من المعرفة السرية للشركة ، والتي بفضلها كان من الممكن تنفيذ مثل هذا الحجم من العمل بجهود 50 شخصًا فقط.



يقول: "لم تكن تسميات البيانات من أولويات شركائنا". "لذلك ، استخدمنا نظام العلامات الحية الخاص بنا ، والذي يميز بشكل أساسي الكوكب بأكمله بقوى مكونة من شخصين أو ثلاثة أشخاص. يوفر هذا لمحللي البيانات أداة قوية للغاية وواجهة مستخدم. على سبيل المثال ، إذا أراد محلل اكتشاف سفينة ، فإنه يخبر خوارزمية التعلم ما هي السفينة ، ثم يستقبل على الفور السفن الموجودة في الصورة التي تم أخذ عينات منها عند الإخراج ".



بناءً على المخرجات ، يمكن للمحلل تدريب الخوارزمية للتعرف بشكل أفضل على كائنات معينة ، في مثالنا ، السفن أو مراكز التسوق في Flight Simulator. يقول باتز إن شركات التحليل الجغرافي المكاني الأخرى تميل إلى التركيز على مجالات محددة ، وأدوات Blackshark مستقلة عن نوع المحتوى الذي يتم تحليله.





هذا هو المكان الذي تلعب فيه رؤية Blackshark الأوسع نطاقًا. نظرًا لأن الشركة تتلقى الآن تقييمات جيدة لعملها مع Microsoft ، فهي أيضًا تشارك مع شركات أخرى تعيد تصميم نماذج المدن ، مثل محاكاة القيادة الذاتية.



"يتمثل هدفنا الأكبر في إنشاء توأم رقمي شبه فوري لكوكبنا ، وخاصة سطح الكوكب. سيسمح هذا باستخدام البيانات بعدة طرق مختلفة في الحالات التي لا يساعد فيها القياس التصويري التقليدي مثل Google Earth أو Apple Maps ، لأنه يتم تبسيطه إلى مستوى الصور المتراكبة على أشكال هندسية بسيطة. للقيام بذلك ، لدينا حلقة معالجة: نقوم باستخراج المعلومات الاستكشافية من البيانات الجوية ، والتي يمكن أن تكون صورًا ثنائية الأبعاد أو حتى مجموعات من النقاط ثلاثية الأبعاد. وبعد ذلك نتخيل الدلالات ".



تتمتع هذه الدلالات ، التي تصف المبنى بتفصيل كبير ، بميزة رئيسية واحدة على القياس التصويري: في الواقع ، يتم تخزين المعلومات حول الظلال والإضاءة في الصورة ، مما يجعل من الصعب تركيب الإضاءة المختلفة بشكل واقعي. نظرًا لأن Blackshark تعرف كل شيء عن المبنى الذي تقوم بإنشائه ، يمكنها تطبيق النوافذ والإضاءة على تلك المباني ، مما يخلق مشاهد ليلية واقعية بشكل مدهش في Flight Simulator.



تعد السحب النقطية ، التي لا تُستخدم في Flight Simulator ، مجالًا آخر يسعى إليه Blackshark حاليًا بنشاط. يصعب على الناس قراءة السحب النقطية ، خاصة إذا اقتربت منهم. تستخدم Blackshark أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لتحليل السحب النقطية لتحديد عدد الطوابق في المبنى.



"يكمن في قلب شركتنا بأكملها إدراك أننا بحاجة إلى ميزة تكنولوجية هائلة لإنجاز مهمة ما. ينطبق هذا بشكل خاص على صناعة ألعاب الفيديو ، حيث واجهت المشاريع الكبيرة مثل Assassin's Creed و GTA حدود الممكن: يعمل عليها آلاف الأشخاص ، ومن الصعب جدًا قياس هذا العمل وتنسيقه بين القارات ، مع تحويله إلى منتج نهائي. كان من الواضح لنا أن هناك حاجة إلى عملية أكثر تلقائية أو مؤتمتة جزئيًا لحل هذه المهمة ".



على الرغم من أن Blackshark تأسست كشركة ألعاب ودخلت الآن في شراكة مع Microsoft و Asobo Studios ، إلا أن تركيزها الأساسي ليس على الألعاب ، ولكن في مجالات مثل القيادة الذاتية وتحليل البيانات الجغرافية. يلاحظ باتز أن أحد الأمثلة الجيدة على هذا التطور هو Unreal Engine ، والذي كان في الأصل محركًا للعبة فقط ويستخدم الآن في كل مكان.



يقول باتز: "لفترة طويلة في صناعة الألعاب ، كان هذا الموقف ملهمًا للغاية لأنك عندما تطور الألعاب ، تدرك كيف يمكن مقارنة التكنولوجيا الثورية بالصناعات الأخرى". "وإذا نظرت إلى أجهزة المحاكاة ، من العسكرية إلى الصناعية ، فإنها تبدو دائمًا ضعيفة مقارنة بألعاب السباقات. حان الوقت الآن لخروج تكنولوجيا الألعاب من صناعة الألعاب والبدء في مساعدة جميع الصناعات الأخرى. أعتقد أن Blackshark أصبح أحد الأمثلة على كيفية القيام بذلك ".