Cómo creativos de FC crearon guardametas más humanos

Una atajada de último segundo. Una atajada con la punta de los dedos que cambia el partido. Una guardameta leyendo el ángulo, ajustándose en una fracción de segundo y reaccionando con precisión instintiva.

En EA SPORTS FC 26, los y las guardametas se mueven con un comportamiento más realista, respondiendo dinámicamente, adaptándose más rápido y brindando momentos que se sienten auténticos y fieles a la realidad.

El gran avance es impulsado por una solución innovadora y creativa desarrollada por miembros del equipo de EA SPORTS y la división Search for Extraordinary Experiences (SEED), un grupo pionero dentro de Electronic Arts, que combina la creatividad con la investigación aplicada.

Entremos de lleno.

“Los resultados son guardametas más realistas en la historia de FC, desarrollados enteramente gracias a una solución innovadora y creativa diseñada internamente por equipos de expertos en EA.”

Un enfoque que prioriza al diseñador para el aprendizaje automático.

Aprovechando el aprendizaje profundo por refuerzo, el equipo permitió un entrenamiento más rápido y un comportamiento más realista en comparación con los métodos tradicionales, mejorando el realismo a la vez que se reduce el tiempo de entrenamiento.

“Utilizamos el aprendizaje automático para entrenarles en cientos de miles de situaciones dentro del juego y encontrar la mejor colocación, incluidos esos pequeños micro movimientos que los guardametas de talla mundial utilizan para cerrar el ángulo”, afirma Mike Jones, ingeniero sénior de software de Electronic Arts. Ingeniero de software, Electronic Arts. 

“El método utiliza un agente de entrenamiento por refuerzo que aprende a jugar por sí mismo a través de un nuevo marco de entrenamiento que se desarrolló con el propósito de ser eficiente en el uso de datos”, afirma Alessandro Sestini, científico investigador en SEED. “Y finalmente, un marco de evaluación y ajuste fino para permitir retroalimentación a diseñadores sobre el comportamiento de las y los guardametas.”

En comparación con guardametas tradicionalmente programados, el nuevo sistema ofrece mejoras claras.

El guardameta impulsado por aprendizaje por refuerzo logra una mejora del 10% en la tasa de atajadas, se entrena un 50% más rápido que los métodos de aprendizaje por refuerzo estándar y se puede entrenar en una sola noche. Un sistema de validación robusto que cuenta con más de 300 escenarios de “pruebas unitarias” garantiza una evaluación y ajuste continuo.

El enfoque de aprendizaje por refuerzo produce una colocación más adaptativa, una mejor cobertura del ángulo y un comportamiento que se siente más natural para el deporte real.

Los resultados son guardametas más realistas en la historia de FC, desarrollados enteramente gracias a una solución innovadora y creativa diseñada internamente por equipos de expertos en EA.

“Utilizamos el aprendizaje automático para entrenarles en cientos de miles de situaciones dentro del juego y encontrar la mejor colocación, incluidos esos pequeños micro movimientos que los guardametas de talla mundial utilizan para cerrar el ángulo.”

Más en el futuro

La introducción de la colocación de portero impulsada por aprendizaje por refuerzo en EA SPORTS FC 26 representa más que una simple actualización del sistema; refleja una evolución en cómo la jugabilidad puede ser construida, entrenada y refinada en producción.

Al combinar el aprendizaje automático con un marco que prioriza al diseñador, los equipos pueden iterar más rápido, validar continuamente y ofrecer un comportamiento más realista directamente en las experiencias para los y las futbolistas.

Para los y las futbolistas, eso significa reacciones más inteligentes, mejor colocación y momentos que se sienten más cercanos al deporte real. Para los desarrolladores, señala un enfoque escalable para aplicar el aprendizaje automático de maneras que son prácticas, medibles y creadas para la producción en vivo.

Y para EA SPORTS FC, marca otro paso adelante para ofrecer experiencias de futbol más auténticas y atractivas.

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