Publicação

Deep learning aplicado aos videojogos

Ver documento

Detalhes bibliográficos
Resumo:Existem videojogos para todos os gostos e com vários tipos de jogabilidade, no entanto, a interação do jogador com o jogo varia pouco, ou nada, de utilizador para utilizador. Os percursos são, na grande maioria dos casos, lineares, as experiências uniformizadas ou, na melhor das hipóteses, existem pequenas variações de jogabilidade que pouco divergem umas das outras. Atualmente, as novas tecnologias, particularmente a inteligência artificial e uma das suas subcategorias, o Deep Learning, trazem novas possibilidades para desenvolver experiências não lineares aos jogadores. Neste contexto, o sistema pode distinguir que tipo de desafios, recompensas, cenários e comportamentos dos NPC provocam reações emocionais e comportamentais no jogador e, desta forma, aumentar o seu engagement com o jogo. Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo que ajude o Designer de Interação a criar novas possibilidades de interação dos jogadores com NPC para jogos do tipo RPG. Este modelo permitirá alimentar os sistemas IA com Deep Learning, uma tecnologia emergente nos jogos digitais. O modelo proposto foi desenvolvido utilizando o Kansei, uma técnica que permite a criação de um motor preditivo que, neste projeto, relaciona o perfil do utilizador (reações emocionais e comportamentais) em função do comportamento dos NPC (expressões faciais e ações motoras). O modelo elaborado mostra ser eficaz para ser integrado num jogo que tenha incorporado um sistema de IA com Deep Learning, permitindo adaptar automaticamente os comportamentos dos NPC, em função do contexto de jogo e das reações comportamentais e emocionais dos jogadores.
Autores principais:Moreno, João Paulo Henriques
Assunto:videojogos deep learning NPC RPG kansei
Ano:2023
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa
_version_ 1865920826075774976
author Moreno, João Paulo Henriques
author_facet Moreno, João Paulo Henriques
Moreno, João Paulo Henriques
author_role author
contributor_name_str_mv Rebelo, Francisco dos Santos
Machado, Paulo Ignácio Noriega Pinto
Repositório Científico de Acesso Aberto da ULisboa
country_str PT
creators_json_str [{\"Person.name\":\"Moreno, João Paulo Henriques\"}]
datacite.contributors.contributor.contributorName.fl_str_mv Rebelo, Francisco dos Santos
Machado, Paulo Ignácio Noriega Pinto
Repositório Científico de Acesso Aberto da ULisboa
datacite.creators.creator.creatorName.fl_str_mv Moreno, João Paulo Henriques
datacite.date.Accepted.fl_str_mv 2023-02-09T00:00:00Z
datacite.date.available.fl_str_mv 2025-07-02T10:58:30Z
datacite.date.embargoed.fl_str_mv 2025-07-02T10:58:30Z
datacite.rights.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
datacite.subjects.subject.fl_str_mv videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
datacite.titles.title.fl_str_mv Deep learning aplicado aos videojogos
dc.contributor.none.fl_str_mv Rebelo, Francisco dos Santos
Machado, Paulo Ignácio Noriega Pinto
Repositório Científico de Acesso Aberto da ULisboa
dc.creator.none.fl_str_mv Moreno, João Paulo Henriques
dc.date.Accepted.fl_str_mv 2023-02-09T00:00:00Z
dc.date.available.fl_str_mv 2025-07-02T10:58:30Z
dc.date.embargoed.fl_str_mv 2025-07-02T10:58:30Z
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10400.5/101967
dc.language.none.fl_str_mv por
dc.publisher.none.fl_str_mv Faculdade Arquitetura, Universidade Lisboa
dc.rights.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subject.none.fl_str_mv videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
dc.title.fl_str_mv Deep learning aplicado aos videojogos
dc.type.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
description Existem videojogos para todos os gostos e com vários tipos de jogabilidade, no entanto, a interação do jogador com o jogo varia pouco, ou nada, de utilizador para utilizador. Os percursos são, na grande maioria dos casos, lineares, as experiências uniformizadas ou, na melhor das hipóteses, existem pequenas variações de jogabilidade que pouco divergem umas das outras. Atualmente, as novas tecnologias, particularmente a inteligência artificial e uma das suas subcategorias, o Deep Learning, trazem novas possibilidades para desenvolver experiências não lineares aos jogadores. Neste contexto, o sistema pode distinguir que tipo de desafios, recompensas, cenários e comportamentos dos NPC provocam reações emocionais e comportamentais no jogador e, desta forma, aumentar o seu engagement com o jogo. Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo que ajude o Designer de Interação a criar novas possibilidades de interação dos jogadores com NPC para jogos do tipo RPG. Este modelo permitirá alimentar os sistemas IA com Deep Learning, uma tecnologia emergente nos jogos digitais. O modelo proposto foi desenvolvido utilizando o Kansei, uma técnica que permite a criação de um motor preditivo que, neste projeto, relaciona o perfil do utilizador (reações emocionais e comportamentais) em função do comportamento dos NPC (expressões faciais e ações motoras). O modelo elaborado mostra ser eficaz para ser integrado num jogo que tenha incorporado um sistema de IA com Deep Learning, permitindo adaptar automaticamente os comportamentos dos NPC, em função do contexto de jogo e das reações comportamentais e emocionais dos jogadores.
dirty 0
eu_rights_str_mv openAccess
format masterThesis
fulltext.url.fl_str_mv https://repositorio.ulisboa.pt/bitstreams/fb738bfa-b469-4284-aa9f-76a59c8c2c63/download
id ul_abfdc060a5d4e09e62d7d889f89f0649
identifier.url.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10400.5/101967
instacron_str ul
institution Universidade de Lisboa
instname_str Universidade de Lisboa
language por
network_acronym_str ul
network_name_str Repositório da Universidade de Lisboa
oai_identifier_str oai:repositorio.ulisboa.pt:10400.5/101967
organization_str_mv urn:organizationAcronym:ul
person_str_mv Moreno, João Paulo Henriques
publishDate 2023
publisher.none.fl_str_mv Faculdade Arquitetura, Universidade Lisboa
reponame_str Repositório da Universidade de Lisboa
repository_id_str urn:repositoryAcronym:ul
service_str_mv urn:repositoryAcronym:ul
spelling porFaculdade Arquitetura, Universidade Lisboapt_PTExistem videojogos para todos os gostos e com vários tipos de jogabilidade, no entanto, a interação do jogador com o jogo varia pouco, ou nada, de utilizador para utilizador. Os percursos são, na grande maioria dos casos, lineares, as experiências uniformizadas ou, na melhor das hipóteses, existem pequenas variações de jogabilidade que pouco divergem umas das outras. Atualmente, as novas tecnologias, particularmente a inteligência artificial e uma das suas subcategorias, o Deep Learning, trazem novas possibilidades para desenvolver experiências não lineares aos jogadores. Neste contexto, o sistema pode distinguir que tipo de desafios, recompensas, cenários e comportamentos dos NPC provocam reações emocionais e comportamentais no jogador e, desta forma, aumentar o seu engagement com o jogo. Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo que ajude o Designer de Interação a criar novas possibilidades de interação dos jogadores com NPC para jogos do tipo RPG. Este modelo permitirá alimentar os sistemas IA com Deep Learning, uma tecnologia emergente nos jogos digitais. O modelo proposto foi desenvolvido utilizando o Kansei, uma técnica que permite a criação de um motor preditivo que, neste projeto, relaciona o perfil do utilizador (reações emocionais e comportamentais) em função do comportamento dos NPC (expressões faciais e ações motoras). O modelo elaborado mostra ser eficaz para ser integrado num jogo que tenha incorporado um sistema de IA com Deep Learning, permitindo adaptar automaticamente os comportamentos dos NPC, em função do contexto de jogo e das reações comportamentais e emocionais dos jogadores.application/pdfpt_PTDeep learning aplicado aos videojogosMoreno, João Paulo HenriquesRebelo, Francisco dos SantosMachado, Paulo Ignácio Noriega PintoHostingInstitutionOrganizationalRepositório Científico de Acesso Aberto da ULisboae-mailmailto:repositorio@reitoria.ulisboa.ptrepositorio@reitoria.ulisboa.ptURNurn:tid:2032698532025-07-02T10:58:30Z2023-02-092023-02-09T00:00:00ZHandlehttp://hdl.handle.net/10400.5/101967http://purl.org/coar/access_right/c_abf2open accessvideojogosdeep learningNPCRPGkansei5251222 bytesliteraturehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccmaster thesishttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2application/pdffulltexthttps://repositorio.ulisboa.pt/bitstreams/fb738bfa-b469-4284-aa9f-76a59c8c2c63/download
spellingShingle Deep learning aplicado aos videojogos
Deep learning aplicado aos videojogos
Moreno, João Paulo Henriques
videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
Moreno, João Paulo Henriques
videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
status SINGLETON
subject.fl_str_mv videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
title Deep learning aplicado aos videojogos
title_full Deep learning aplicado aos videojogos
title_fullStr Deep learning aplicado aos videojogos
Deep learning aplicado aos videojogos
title_full_unstemmed Deep learning aplicado aos videojogos
Deep learning aplicado aos videojogos
title_short Deep learning aplicado aos videojogos
title_sort Deep learning aplicado aos videojogos
topic videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
topic_facet videojogos
deep learning
NPC
RPG
kansei
url http://hdl.handle.net/10400.5/101967
visible 1