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深度学习正改变物理系统模拟,速度最高提升 20 亿倍

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2021-10-24 10:41:12 量子位 梦晨 编辑:米雪 浏览数:38雪球网

如果经常玩大型游戏的话应该会发现,游戏里的物理引擎效果越来越好了。比如育碧公司的新游戏《极限国度》中自行车溅起的泥点、受到滑板冲击改变的雪道和飞溅的雪花、随着角色姿势不断变化的衣服褶皱等逼真细节,都让玩家更能感到身临其境...

如果经常玩大型游戏的话应该会发现,游戏里的物理引擎效果越来越好了。

比如育碧公司的新游戏《极限国度》中自行车溅起的泥点、受到滑板冲击改变的雪道和飞溅的雪花、随着角色姿势不断变化的衣服褶皱等逼真细节,都让玩家更能感到身临其境。

但这里面有一个问题越来越突显:

玩家对游戏画面的要求永远在提高,物理解算器的发展却遇到了瓶颈,从算法上可以优化的余地已经不多了,以后还有什么办法能加速物理模拟?

育碧公司其实已经找到办法了,用 AI。

育碧的 AI 研发部门 La Forge 早在 2017 年就已成立,在 AI 技术应用于游戏开发中已经做出不少成果。

他们用强化学习优化游戏 NPC 的寻路行为,用 GAN 生成丰富的 NPC 脸型(知道《看门狗军团》号称有 900 万个可招募 NPC 怎么来的了吧)。

对了,La Forge 还开发了一个 AI 能快速寻找代码中的 Bug(但 Bug 还是很多啊)。

在物理模拟上,他们把要模拟的物体在前 3 帧的位置作为输入,喂给神经网络来预测下一帧,还用主成分分析法(PCA)简化计算,最终把不同类型物理模拟的速度提高了 300-5000 倍

虽然还没听说有在哪款游戏里大规模实际应用上,但光凭这个数据就足以让人期待了。

尤其是那些经历过打开模拟头发运动的“海飞丝特效”游戏就变卡的玩家。

毕竟小孩子才做选择,大人画质和帧数全都要。

游戏与电影最大的不同就是有玩家的参与。

电影可以在制作时使用大规模机群消耗大量时间渲染好固定的画面。

但游戏要根据玩家的操作实时计算并反馈结果,还只能靠玩家自己的机器的计算能力。

育碧团队的神经网络用预测代替了密集的计算,训练好后只需要很少的资源就能快速给出结果。

在布料模拟中,只消耗了不到 10mb 的内存和显存,每秒可以给出 2000 多帧。

但是神经网络的训练不是需要很长时间吗?

没错,除了训练过程消耗时间,生成训练所需的大量数据要消耗更多时间。

不过这些都是一次性的工作,可以在游戏开发阶段由游戏公司的计算资源完成。

也就是把计算的重担从运行时 (Runtime) 玩家自己的机器转移到了训练服务器上。

对于游戏角色的动作,用物理解算器给出精准数据的速度只能达到每秒 3 帧,而神经网络的预测却可以做到每秒 2000 多帧。

看这拳击动作,有点《刺客信条》那味了。

除了游戏公司育碧,DeepMind 也对用神经网络做物理模拟感兴趣。

他们用的是图神经网络,而且预测的不是物体的位置而是加速度,再用欧拉积分计算出相应的速度和位置。

通过这个模型,DeepMind 成功模拟了水、沙子和黏稠物的运动。

不过可惜的是这项研究更注重展示深度学习方法能做什么,在预测速度上和传统解算方法相比没有太大优势。

无论是计算还是预测的方法,既然都把物体的运动过程模拟出来了,除了做游戏和影视特效以外是不是还能有点别的用处?

没错,物理模拟算法同时也是科学研究的有力工具。

尤其是像今年的诺贝尔物理奖颁给了气候和材料学领域的复杂系统,以及高能物理、天体物理学这些领域。

它们研究的对象要么特别宏观要么特别微观,还有的需要等很长时间才能观察到一次,想拿实物去做实验会遇到很多困难。

为此,牛津大学开发了一套 Deep Emulator Network Search (DENSE) 系统,在 10 个科学研究场景中把物理模拟速度最高提高到 20 亿倍

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