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Tech & Science NVIDIA AI a construit Pac-Man à partir de zéro en quatre jours

16:57  22 mai  2020
16:57  22 mai  2020 Source:   engadget.com

NVIDIA contribue 30 supercalculateurs à la lutte contre COVID-19

 NVIDIA contribue 30 supercalculateurs à la lutte contre COVID-19 Beaucoup de gens prêtent leur puissance de calcul aux efforts de recherche et de lutte contre COVID-19, et cela inclut désormais NVIDIA. Le fabricant de GPU a rejoint le groupe COVID-19 High Performance Computing Consortium qui s'attaque à la maladie, et prévoit de soutenir les chercheurs en leur accordant du temps avec 30 superordinateurs offrant 400 pétaflops combinés de performances.

Lorsque Pac-Man a frappé les arcades le 22 mai 1980, il détenait le record du temps consacré au développement après avoir pris 17 mois pour concevoir , codez et complétez. Maintenant, 40 ans plus tard, NVIDIA n'avait besoin que de quatre jours pour former sa nouvelle GameGAN AI pour la recréer entièrement en se basant uniquement sur le fait de regarder une autre IA jouer.

Surnommé GameGAN, c'est un réseau contradictoire générateur (d'où GAN) similaire à ceux utilisés pour générer ( et détecter ) des images photo-réalistes de personnes qui n'existent pas . En général, les GAN fonctionnent en associant deux réseaux de neurones, le générateur et le discriminateur. Le générateur est formé sur un grand échantillon de données, puis chargé de générer une image en fonction de ce qu'il a vu. Le discriminateur compare ensuite l'image générée à l'échantillon de données pour déterminer à quel point les deux se ressemblent. En faisant défiler ces réseaux, l'IA créera progressivement des images de plus en plus réalistes.

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Dans le cas de GameGAN, le réseau génératif a été formé à l'aide de 50000 sessions de jeu du jeu, puis a été invité à le recréer dans son ensemble, des murs statiques et des pastilles aux fantômes, Pac-Man lui-même et les règles régissant leurs interactions. L'ensemble du processus s'est déroulé sur un quatuor de GP100. GameGAN n'a cependant reçu aucun code sous-jacent ni accès au moteur du jeu. Tout comme apprendre les règles en regardant par-dessus l'épaule de votre frère aîné pendant qu'il jouait, GameGAN a compris Pac-Man uniquement en regardant l'action à l'écran et en suivant les entrées du contrôleur comme une IA distincte jouait au jeu.

"Il y a eu de nombreuses IA créées ces dernières années, qui peuvent jouer à des jeux, ce sont des agents au sein de ces jeux", a déclaré à Engadget Rev Lebaredian, vice-président de NVIDIA pour la technologie de simulation. "Mais c'est le premier GAN créé qui peut réellement reproduire le jeu lui-même sous forme de boîte noire."

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Comme l'explique un blog NVIDIA publié vendredi, «Lorsqu'un agent artificiel joue au jeu généré par GAN, GameGAN réagit aux actions de l'agent, générant de nouvelles images de l'environnement de jeu en temps réel. GameGAN peut même générer des mises en page de jeu jamais vues auparavant, s'il est formé sur des scénarios de jeux avec plusieurs niveaux ou versions. "

Il s'agit d'un processus de création similaire aux techniques de génération de procédures, qui existent depuis la fin des années 70, mais beaucoup plus méthode efficace. "Donc, si vous pouvez penser au travail qui va dans la création d'un jeu comme Pac-Man", a déclaré Lebaredian. «Il y a un programmeur qui doit s'asseoir là et vraiment réfléchir à tous les rôles et comment ils vont décrire exactement la création de ce jeu, la création du labyrinthe et l'interaction de tous les agents au sein de ce jeu. C'est un travail minutieux. "

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«Ce que cela peut aider, c'est que le GAN peut simplement apprendre quelles sont toutes ces règles en observant», a-t-il poursuivi. "Idéalement, nous enseignerions quelque chose comme ce GameGAN quelles sont les règles de procédure pour les mondes que vous souhaitez créer."

Cela pourrait être aussi simple que, par exemple, attacher une caméra vidéo au tableau de bord d'une voiture et aller faire un tour. GameGAN serait en mesure de s'entraîner sur ces données vidéo et de générer des niveaux réalistes générés de manière procédurale en fonction de ce que la caméra a vu.

Cette technique pourrait également améliorer les temps de développement des machines autonomes du monde réel. Étant donné que les robots employés dans les entrepôts et sur les chaînes de montage peuvent constituer une menace pour la sécurité de leurs collègues humains , ces machines sont généralement d'abord formées virtuellement afin que si elles font une erreur, aucun dommage réel ne soit causé. Le problème est que la présentation de ces scénarios de formation numérique est une tâche laborieuse et longue. Nous pourrions un jour former un modèle d'apprentissage en profondeur capable de prédire les conséquences de ses actions et l'utiliser à la place.

"Nous pourrions éventuellement avoir une IA qui peut apprendre à imiter les règles de conduite, les lois de la physique, simplement en regardant des vidéos et en voyant des agents prendre des mesures dans un environnement", a déclaré Sanja Fidler, directrice du laboratoire de recherche de NVIDIA à Toronto, dans un communiqué de presse. "GameGAN est la première étape vers cela." Le GameGAN Pac-Man de

NVIDIA est un jeu entièrement fonctionnel auquel les humains et les processeurs pourront jouer lorsque la société le mettra en ligne plus tard cet été.

After Math: Quelques bonnes nouvelles pour un changement .
On dirait que nous avons manqué un jour pour toujours sans entendre quelque chose de positif et de rassurant sur l'état de cette quarantaine. Les gens du pays et du monde entier sont enfermés, stressés et attendent simplement que l'autre chaussure tombe. Mais aujourd'hui, ce n'est pas ce jour-là! Car je viens avec une bonne nouvelle des jeux créés, des emplois sauvés et la télévision la plus lumineuse que vous ayez jamais vue. Voici les faits saillants de cette semaine.

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C'est intéressant!