Using artificial intelligence accelerators to train computer game characters

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorHnatchuk, Y.
dc.contributor.authorSierhieiev, Y.
dc.contributor.authorHnatchuk, A.
dc.contributor.authorГнатчук, Є.
dc.contributor.authorСєргєєв, Є.
dc.contributor.authorГнатчук, А.
dc.date.accessioned2021-11-02T19:19:21Z
dc.date.available2021-11-02T19:19:21Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractA review of the literature has shown that today, given the complexity of computational processes and the high cost of these processes, the gaming computer industry needs to improve hardware and software to increase the efficiency and speed of processing artificial intelligence algorithms. An analysis of existing machine learning tools and existing hardware solutions to accelerate artificial intelligence. A reasonable choice of hardware solutions that are most effective for the implementation of the task. Possibilities of practical use of the artificial intelligence accelerator are investigated. The effectiveness of the proposed solutions has been proven by experiments. The use of an artificial intelligence accelerator model allowed to accelerate the learning of a computer game character by 2.14 times compared to classical methods.uk_UA
dc.description.abstractВ статті проаналізовано існуючі інструментальні засоби для полегшення та пришвидшення процесу розробки ігор. Однією з головних проблем, з якими стикаються розробники таких систем та додатків, є те, що алгоритми штучного інтелекту є обчислювально дорогими. Цей факт змушує шукати шляхи ефективного вирішення ціє ї проблеми, зокрема використання поліпшення апаратного прискорення, щоб забезпечити необхідну високу обчислювальну потужність. Оптимізована та спеціалізована апаратна реалізація може зменшити системні витрати за рахунок оптимізації необхідних ресурсів та зменшення вимог до енергії при одночасному поліпшенні продуктивності. Все більше дослідників, зокрема зарубіжних, досліджують галузь та пропонують нові інструментальні засоби для полегшення та пришвидшення процесу розробки ігор. Враховуючи складність обчислювальних процесів та велику вартість цих процесів, ігрова комп’ютерна галузь потребує вдосконалення апаратного та програмного забезпечення для підвищення ефективності та швидкості обробки алгоритмів штучного інтелекту. Доведено, що використання прискорювачів штучного інтелекту для навчання персонажів комп’ютерних ігор з використанням методів машинного навчання є актуальною задачею. Це дозволяє підвищити ефективність та швидкість обробки алгоритмів штучного інтелекту. Проведений аналіз показав, що для конкретної задачі, що розглядається в даній роботі, доцільним для прискорення навчання ШІ є використання моделі прискорювача штучного інтелекту, що використовує процесор Intel I9 11900 (11 покоління), який має нову архітектуру для штучного інтелекту – Intel Deep Learning Boost. Досліджено можливості практичного використання прискорювача штучного інтелекту. Ефективність використання запропонованих рішень доведено експериментами. Використання моделі прискорювача штучного інтелекту дозволило в 2,14 рази пришвидшити навчання персонажу комп’ютерної гри порівняно з класичними методами.uk_UA
dc.identifier.citationHnatchuk Y. Using artificial intelligence accelerators to train computer game characters / Y. Hnatchuk, Y. Sierhieiev, A. Hnatchuk // Computer Systems and Information Technologies. – 2021. – No 1. – P. 63-70.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/10621
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherKhmelnytskyi National Universityuk_UA
dc.subjectпроцесорuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectкомп'ютерні ігриuk_UA
dc.subjectагентuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectprocessoruk_UA
dc.subjectartificial intelligenceuk_UA
dc.subjectcomputer gamesuk_UA
dc.subjectagentuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subject.udc004.875uk_UA
dc.titleUsing artificial intelligence accelerators to train computer game charactersuk_UA
dc.title.alternativeВикористання прискорювачів штучного інтелекту для навчання персонажів комп’ютерних ігорuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
62-Текст статті-221-1-10-20210821.pdf
Розмір:
621.64 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
CSIT - 2021 рік