מהפכה במשחקים מקוונים: התאמת שחקנים מבוססת בינה מלאכותית לפלטפורמת Rush של Hike

כמוביל צוות למידת המכונה ב-Hike Limited, הובלתי את פיתוח מערכת חדשנית להתאמת שחקנים מבוססת בינה מלאכותית עבור Rush, רשת המשחקים בכסף אמיתי של Hike. מטרתנו הייתה ליצור חוויית משחק הוגנת, מעורבת ומותאמת אישית מאוד על ידי התאמה אוטומטית של שחקנים על בסיס רמות המיומנות שלהם, התנהגות המשחק וחוויית המשתמש הכוללת.

סקירת הפרויקט #

פרויקט Rush ML נועד לפתח אלגוריתם מתוחכם להתאמת שחקנים שיכול לזווג שחקנים במהירות ובדיוק בתרחישי משחק תחרותיים. מערכת זו הייתה צריכה לאזן בין גורמים מרובים כולל מיומנות השחקן, העדפות משחק וביצועים היסטוריים כדי להבטיח משחקים הוגנים ומהנים לכל המשתתפים.

גישה טכנית #

טכנולוגיות ליבה #

• פייתון לפיתוח אלגוריתמים ועיבוד נתונים
• TensorFlow לבניית ואימון מודלים של למידת מכונה
• BigQuery לאחסון וניתוח נתונים בקנה מידה גדול
• Airflow לניהול זרימת עבודה ותזמון
• אלגוריתמי דירוג מותאמים אישית בהשראת מערכות ELO של שחמט ו-TrueSkill

רכיבים מרכזיים #

1. הערכת מיומנות שחקן: פיתחנו מערכת דירוג רב-פנים המתחשבת במיומנויות ספציפיות למשחק וביצועי שחקן כוללים.

2. ניתוח התנהגותי: יצרנו מודלים לניתוח התנהגות שחקנים, כולל סגנון משחק, העדפות משחק ודפוסי אינטראקציה.

3. מנוע התאמת שחקנים בזמן אמת: יישמנו מערכת ביצועים גבוהה המסוגלת לקבל החלטות התאמה מיידיות.

4. מערכת הבטחת הוגנות: פיתחנו אלגוריתמים להבטחת משחקים מאוזנים ולזיהוי יתרונות לא הוגנים פוטנציאליים.

5. למידה מסתגלת: יישמנו מערכת שלומדת ומסתגלת באופן מתמיד על בסיס תוצאות משחקים ומשוב שחקנים.

אתגרים ופתרונות #

1. אתגר: איזון בין איכות המשחק לזמני המתנה. פתרון: פיתחנו אלגוריתם דינמי המתאים את קריטריוני ההתאמה על בסיס זמני תור וגודל מאגר השחקנים.

2. אתגר: הבטחת הוגנות במערכת אקולוגית מגוונת של שחקנים. פתרון: יישמנו מערכת דירוג רב-ממדית המתחשבת במיומנויות וגורמים שונים מעבר ליחסי ניצחון/הפסד בלבד.

3. אתגר: טיפול יעיל בקליטת שחקנים חדשים. פתרון: יצרנו מערכת הערכה מהירה לשחקנים חדשים, המשתמשת במשחקים ראשוניים כדי להעריך במהירות רמות מיומנות ולהתאים את התאמת השחקנים בהתאם.

תהליך היישום #

1. ניתוח נתונים: השתמשנו ב-BigQuery לניתוח כמויות עצומות של נתוני משחק היסטוריים, זיהוי גורמי מפתח המשפיעים על איכות המשחק ושביעות רצון השחקנים.

2. פיתוח אלגוריתמים: פיתחנו ושיפרנו אלגוריתמים להתאמת שחקנים באמצעות פייתון, שילוב מודלים של למידת מכונה שאומנו עם TensorFlow.

3. אינטגרציית מערכת: שילבנו את מערכת התאמת השחקנים עם תשתית המשחקים של Rush, תוך שימוש ב-Airflow לתזמון צינורות נתונים ועדכוני מודלים.

4. בדיקות ואופטימיזציה: ערכנו בדיקות A/B נרחבות כדי לכוונן את האלגוריתם, השוואת אסטרטגיות התאמת שחקנים שונות והשפעותיהן על חוויית השחקן.

5. ניטור ואיטרציה: יישמנו ניטור בזמן אמת של איכות התאמת השחקנים ושביעות רצון השחקנים, המאפשר שיפור מתמיד של המערכת.

תוצאות והשפעה #

• השגנו עלייה של 40% בשיעורי שימור השחקנים.
• שיפרנו את דירוגי איכות המשחק הכוללים ב-60%, כפי שדווח על ידי שחקנים.
• הפחתנו את זמני ההמתנה הממוצעים ב-30% תוך שמירה על משחקים באיכות גבוהה.
• זיהינו ומנענו התאמות לא הוגנות, מה שהוביל להפחתה של 50% בחוויות משחק שליליות מדווחות.

סיכום #

מערכת התאמת השחקנים מבוססת הבינה המלאכותית עבור פלטפורמת Rush של Hike מייצגת התקדמות משמעותית בטכנולוגיית משחקים מקוונים. על ידי איזון מוצלח של גורמים מורכבים מרובים בזמן אמת, יצרנו מערכת שלא רק משפרת את הנאת השחקן אלא גם מבטיחה הוגנות ותחרותיות בסביבת משחקים בכסף אמיתי.

פרויקט זה מדגים את כוחה של הבינה המלאכותית בשינוי חוויות משתמש בתעשיית המשחקים. הוא מראה כיצד ניתן ליישם אלגוריתמים מתוחכמים של למידת מכונה כדי ליצור מערכות אקולוגיות של משחקים מעורבות, הוגנות ומותאמות אישית יותר.

ההצלחה של מערכת התאמת השחקנים של Rush ML קבעה סטנדרט חדש בתעשיית המשחקים המקוונים, במיוחד במגזר המשחקים בכסף אמיתי. בעוד אנו ממשיכים לשפר ולהרחיב טכנולוגיה זו, היא נשארת אבן פינה במחויבות של Rush לספק חוויית משחק יוצאת דופן שהיא גם מרגשת וגם הוגנת לכל השחקנים.