バーチャル・アスリートを作れ

多くの競技スポーツでは、長時間の試合中で時折「決定的な瞬間」が現れます。そのプレーが競技の結果を左右することが多く、観客はそのような瞬間を待ち望み、応援しています。
選手の動作を自動的に生成し、それらを組み合わせて試合の戦略を練ることができるバーチャルアスリートを作ることができれば、コンピュータゲームやコマーシャルフィルム、スポーツ中継など、さまざまな用途に応用することができます。

しかし、日常的なプレーも得点の瞬間も、競技者間の相互作用が複雑であるため、アニメーションキャラクターで再現することは困難です。複数の人が登場するアニメーションシーンを作るには、各人が自然に振る舞うだけでなく、相互作用が時間的にも空間的にも同期して自然に見えることが求められます。

スポーツにおけるアニメーション生成の課題において、実際にどのような研究が行われているのでしょうか。Facebook AI ReserchのJUNGDAM WONら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、深層強化学習を用いて、アスリートの物理シミュレーションソフトを開発することを試みました。

▼論文情報

著者：JUNGDAM WON, DEEPAK GOPINATH, JESSICA HODGINS
タイトル：”Control Strategies for Physically Simulated Characters Performing Two-player Competitive Sports”

URL：DOI

2選手競技の物理シミュレーション生成

まずはJUNGDAM WONらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。