Spiele-KI: Implementierung und Lizenzierung

KI Demos

Eine anschauliche Demonstration eines Anwendungsfalls für unsere KI finden Sie in unserem Referenzspiel Marbles AI.

Verpassen Sie ebenso nicht die Demos und Erklärvideos auf unserem Youtube-Kanal.

Wir haben seit der Veröffentlichung dieser Prototypdemos erhebliche Fortschritte gemacht. Mehr Demos werden bald folgen!

Gerne führen wir Ihnen das Produkt auch live vor.

Über unsere KI-Engine

brAIn engine ist unsere Unity-basierte API für die Entwicklung von Spiele-KI mit innovativem Anspruch.

Wie bieten die Integration von KI für Computerspiele an. Durch die Verwendung unserer brAIn engine können wir Aufträge schnell und unkompliziert umsetzen und Sie bei der Entwicklung Ihrer Spiele durchgängig unterstützen.

Alleinstellungsmerkmale

Unsere Vorreiterstellung beruht auf der Einzigartigkeit unserer kommerziellen KI-Entwicklungsschnittstelle für Spiele. Im Vergleich mit den wenigen existierenden Lösungen mit ähnlicher Zielsetzung, hier sei das Unity-Paket "ML-Agents" erwähnt, hebt sich unsere KI durch maximale Effizienz hervor. Unsere KI ist im Gegensatz zu Wettbewerbern darauf ausgelegt, die Trainingsphase der KI in die Laufzeit des Spiels zu verlegen und in jedem Trainingszustand funktional zu sein. Somit kann der Lernerfolg der KI vom Spieler beobachtet und damit zu einer Spielkomponente erklärt werden. Aus diesem Grund eignet sich unser KI-Ansatz auch ideal zur Umsetzung von Gamifiziertem Lernen, also beispielsweise für die Implementierung von Lernspielen. Unsere KI-Schnittstelle bietet zudem eine im Vergleich bessere Integration in die Entwicklungsumgebung und den typischen Workflow bei der Spieleentwicklung und bietet umfangreichere Möglichkeiten bei der Konfiguration für verschiedene Szenarios (z.B. für nicht-deterministische Umgebungen, Echtzeit- oder rundenbasierte Szenarios, Szenarios mit multiplen Belohnungszielen, dynamischen Verhaltenstendenzen, variabler Anzahl wahrgenommener Objekte, ...). Zusammengefasst ist unsere Engine besser auf die Spieleentwicklung in verschiedenen Kontexten abgestimmt und muss nicht vorab trainiert werden, was nicht nur den Entwicklungsprozess beschleunigt, sondern auch die Trainingszeit insgesamt verkürzt, Ressourcen spart und dabei neue Spielanreize schafft.

Die sehr populären Studien und Demos zu KI in Spielen etwa von DeepMind oder OpenAI, welche aufgrund übermenschlicher Leistungen durchaus beeindrucken können, haben jedoch bislang keine realen Anwendungsfelder in kommerziellen Computerspielen und sind aufgrund einer anderen Zielsetzung nicht direkt vergleichbar. Nicht nur fehlt oft die nötige Leistung auf den Endgeräten zur Berechnung der KI. Insbesondere werden für die verwendeten Lernalgorithmen exorbitant lange Trainingszeiten von mehreren Tausend Jahren Spielzeit benötigt, so dass diese Algorithmen vermutlich auf absehbare Zeit nicht in der Lage sein werden, unsere Kernkompetenz des Lernens in Echtzeit abzubilden. Fraglich wäre ohnehin, welcher Anreiz darin bestünde, übermenschliche KI in reguläre Spiele zu integrieren.

Diese Kombination von Anpassungsfähigkeit, Effizienz und breiter Anwendbarkeit macht unsere KI-Lösung unserer Auffassung nach zu einer internationalen Innovation.