За последние сорок с небольшим лет индустрия видеоигр претерпела колоссальные изменения. Сегодня общий объем игровой индустрии составляет порядка 140 миллиардов долларов США. Но кто бы мог подумать сорок лет назад, что профессиональные игровые турниры будут собирать многомилионные зрительские аудитории? Тогда даже в самых смелых мечтах никто не мог себе представить, что наступит время, когда профессиональные игроки и команды сойдутся в острой конкурентной борьбе за крупные денежные призы, достигающие нескольких миллионов долларов. И вот это время наступило.

Вы спросите, в чем же разница между профессиональным геймером и любителем? А разница столь же велика, как, например, между Лионелем Месси и футболистом-любителем. Популярная многопользовательская видеоигра Counter-Strike: Global Offensive (CS: GO), в которой одновременно может участвовать около 600 тысяч игроков, теперь считается видом спорта (точнее, видом киберспорта). Это лишь одна из множества компьютерных игр, по которым проводятся кибертурниры с многомиллионными призовыми фондами. Что же нужно для того, чтобы получить навыки, необходимые для участия в таких турнирах? А нужно очень много. Киберспортсмены, как и профессиональные футболисты, должны очень много и упорно тренироваться. И в этом им теперь могут помочь специалисты Сколтеха – старший преподаватель Андрей Сомов и доцент Евгений Бурнаев.

Профессиональный киберспорт – совсем молодая индустрия, которой едва исполнилось 10 лет, но она уже движется вперед семимильными шагами. Первые задумки поработать в области киберспорта появились у Андрея Сомова и Евгения Бурнаева еще два года назад. Прошло совсем немного времени, и их идеи воплотились в новом стартапе Head Kraken. Сегодня эта компания работает в рамках Академии киберспорта Сколтеха, где занимается сбором и обработкой данных, которые могут использоваться тренерами для создания индивидуальных обучающих программ, позволяющих киберспортсменам совершенствовать свое мастерство, отрабатывая игровые навыки и устраняя недостатки в игре. Программы создаются с использованием таких современных методов, как отслеживание взгляда и распознавание лиц. Работу программы также обеспечивают датчики физиологического состояния игроков и датчики движения. Получаемые с их помощью данные затем обрабатываются Бурнаевым и его командой с использованием методов машинного обучения и предсказания достижений и неудач игрока.

За последние годы машинное обучение проделало немалый путь. Как отметил в своем недавнем интервью Евгений Бурнаев, методы машинного обучения могут применяться практически везде. Именно Евгению и его коллегам пришла в голову оригинальная идея создать стартап, который будет заниматься разработкой индивидуальных обучающих программ для профессиональных геймеров с использованием методов машинного обучения для обработки получаемых данных. По замыслу Сомова и Бурнаева, разработки компании Head Kraken должны удовлетворить потребность рынка киберспорта в обучающих сервисах.

Недавно Андрей Сомов выступил с лекцией о киберспорте и проекте компании Head Kraken в Заповедном посольстве Парка «Зарядье». Мы встретились с авторами проекта Андреем Сомовым и Евгением Бурнаевым, чтобы из первых рук узнать, чем занимается их стартап.

 

Что привело Сомова и Бурнаева в киберспорт?

Два года назад, когда в Сколково была создана Академия киберспорта, Сомов и Бурнаев решили, что их знания и опыт могут пригодиться в этом новом проекте. Они подали заявку на внутренний грант по программе STRIP и получив финансирование, сразу занялись исследованием психоэмоциональных аспектов киберспорта. На тот момент Сомов работал над технологиями носимых устройств для больных, страдающих болезнью Паркинсона, а Бурнаев уже имел опыт преподавания в МФТИ, где читал курс по поведенческой экономике.

«Мы рассматривали интересную задачу анализа физиологических данных и пытались разобраться в механизме принятия экономических решений человеком, играющим в экономическую игру», ‒ рассказывает Бурнаев. «В экономической игре участники покупают и продают акции. Мне пришла в голову мысль применить этот подход к киберигрокам и проанализировать их поведение, тем более что геймеры оказались очень интересным объектом с точки зрения разнообразия решаемых задач и возможности получения большого количества многомодельных данных».

Опыт Сомова в области сенсорных технологий пришелся как нельзя кстати для нового стартапа. В Head Kraken ему предстояло заняться разработкой системы датчиков на основе информации, которую он будет получать, наблюдая за рабочим процессом. Совместные исследования Сомова и Бурнаева в области киберспорта уже принесли свои плоды.

«Мой коллега Евгений Бурнаев работает в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Недавно мы опубликовали ряд статей, одна из которых в августе этого года была удостоена награды IEEE IoP за лучшую научную статью (Best Paper Award). Больше всего я горжусь тем, что основную часть работы по подготовке этой статьи выполнил студент магистратуры Сколтеха Антон Смердов, который обучался у меня на курсе «Введение в Интернет вещей». Эта тема настолько увлекла Антона, что начал ее изучать более углубленно и в результате вместе со своими сокурсниками разработал прототип «умного кресла». Результаты этой работы и были положены в основу статьи», –  рассказывает Сомов.

Разработанный прототип представляет собой платформу умного кресла (Smart Chair), которое позволяет при помощи встроенных датчиков получать данные о поведении сидящего в нем человека. На основе получаемой информации затем определяется физическая реакция игрока на важные игровые события.

 

Сбор и визуализация данных во время прямой трансляции турнира

Основным источником данных для Head Kraken стала игра Counter Strike: Global Offensive (CS: GO). Как отмечалось выше, это одна из наиболее популярных видеоигр, поэтому первой профессиональной командой в игровом центре Head Kraken стала команда геймеров, играющих в CS: GO.

В августе этого года компания Head Kraken собрала данные с реального кибертурнира, где участники соревновались не в CS: GO, а в другой не менее популярной киберигре – Team Fortress 2 (TF2). А началась эта история еще раньше. В декабре 2018 года Андрей Сомов выступал с презентацией в представительстве компании Nike в Москве, где встретился и обменялся контактной информацией с организатором мероприятий киберспорта. Так компания Head Kraken стала научным партнером турнира TF2.

«Мы обеспечивали сбор и визуализацию данных во время прямой трансляции турнира. Игру транслировали и русскоязычная, и англоязычная команды, а мы сопровождали трансляцию своей информацией, получаемой с датчиков. Большое впечатление на зрителей производит, в частности, отображение пульса игрока. Показывать физиологические показатели «вживую» во время турнира совсем несложно, как говорится, все гениальное просто. Поэтому мы и решили отобрать некоторые важные количественные показатели, которые можно было бы визуализировать во время прямой трансляции», –  сказал Сомов.

 

Объективные данные уже широко используются в игровых турнирах для подсчета шансов команды на победу в состязании, а вот «живые данные», основанные на физиологических показателях игроков, были использованы специалистами Head Kraken впервые. Благодаря таким, казалось бы, незначительным деталям игра становится более зрелищной ‒ аудитория сразу видит, кто из игроков нервничает больше. Например, во время турнира TF2 у капитана одной из команд пульс достиг 160 ударов в минуту, а у другого – 130 ударов; в результате победу в финале одержала команда, у капитана которой пульс был ниже. Интересно, что команда, капитан которой нервничал больше, стала победителем прошлогоднего турнира.

«Мы использовали датчик пульса. С точки зрения анализа данных, он не создает дополнительных технических сложностей, а с точки зрения зрительского интереса, он просто незаменим – аудитории очень интересно наблюдать, как бьется сердце у игроков. Имея систему датчиков, мы также можем обеспечивать для турниров аналитику в режиме реального времени. Например, в футболе можно быстро рассчитывать количество движений и расстояние, которое преодолевает каждый игрок, и обеспечивать аналитику по отдельным фрагментам игры; это нужно для того, чтобы тренер мог сразу в ходе игры анализировать ситуацию. Аналогичное решение можно разработать и для киберспорта», – сказал Бурнаев.

 

Использование технологии сбора данных

Использование таких специальных технологий, как отслеживание взгляда, позволяет создавать различные тепловые карты, на которых видно, в какую точку на экране и в течение какого времени направлен взгляд игрока.

 

Если все время следить за направлением взгляда игрока, можно понять, насколько он сосредоточен на игре, а с помощью датчиков пульса можно контролировать уровень напряжения игрока. Пара «клавиатура-мышь», т.н. «игровая телеметрия», обеспечивает еще один источник данных, на основе которых можно создавать паттерны и по ним определять, является ли игрок любителем или профессионалом.

Все профессиональные игроки в процессе игры ведут себя по-разному, и их поведение можно визуализировать. Такая информация очень важна для тренеров: используя получаемую аналитику, они могут объяснить своим командам и отдельным игрокам, что именно они делают не так и над чем еще надо поработать. Кроме того, отследив и поняв, как игроки взаимодействуют между собой в процессе игры и как это влияет на конечный результат, а также проанализировав аудиозапись игры, можно определить, кто является настоящим лидером команды.

Тренеры утверждают, что для них важны объективные данные. Дело в том, что типичный возраст профессионального киберспортсмена составляет от шестнадцати до двадцати шести лет. С молодыми игроками нужно больше работать, объясняя, что именно им не удается в конкретных игровых ситуациях. Head Kraken обеспечивает тренерам дополнительную поддержку в виде графиков, тепловых карт, аналитики и статистики.

«Профессиональные киберспортсмены – молодые, уверенные в своих способностях люди, поэтому они будут внимательнее прислушиваться к тренеру, если тот будет подкреплять свои советы объективной информацией в виде графика или тепловой карты. Такие советы будут звучать гораздо убедительнее. Главное, чтобы игрок понимал, что киберспорт не ограничивается лишь борьбой за самое большое число выстрелов в голову», – отмечает Андрей Сомов.

В настоящее время специалисты Head Kraken заняты разработкой финальных показателей, которые будут использовать тренеры, однако, по мнению Бурнаева, это непростая задача.

«Сначала мы должны сформулировать исходное предположение, а затем разработать прототип решения, которое позволит оценивать показатель для данного предположения. После этого мы проверяем это решение на тренере», – сказал он.

Сегодня при помощи умного кресла и устройства отслеживания взгляда можно выполнять измерения по различным типам данных. Команда Head Kraken показала, что можно рассчитывать самые разные характеристики, которые находятся в четком соответствии с игрой конкретного игрока и могут легко интерпретироваться тренером.

Однако, задача состоит не только в повышении качества обучения отдельных игроков и отработке игровых стратегий для команды в целом. Машинное обучение также можно использовать на учебных занятиях для анализа демонстрационных файлов ‒ записей матча, хранящихся на сервере и доступных для загрузки. Использование аналитики демонстрационных файлов позволяет не только совершенствовать игровые навыки и стратегии, но и лучше понимать стратегию соперника и его слабые места.

Андрей Сомов рассказал о том, как, используя демонстрационный файл, его команде удалось проанализировать свою игру в матче с профессиональной командой OG и разгадать стратегию противника:

«Поначалу наши противники проигрывали мелкие турниры, делая вид, что являются «слабым звеном». Мы проанализировали их игру и пришли к выводу, что на самом деле их команда прекрасно владеет тактикой игры. После серии проигранных матчей у всех сложилось впечатление, что это действительно слабая команда. Однако когда дело доходило до крупных турниров, таких как The International и The Majors, команда начинала отчаянно сражаться и выигрывать одну игру за другой. Мы полагаем, что на самом деле их команда следует четко продуманной стратегии, по крайне мере, об этом свидетельствуют все наши наблюдения за их игрой».

Технологии, используемые в Head Kraken, не отличаются новизной, однако, для исследований в области киберспорта они применяются впервые. Во всяком случае, команде Сомова пока не удалось найти никакой информации о проведении подобных исследований в других видах киберспорта.

 

Перспективы Head Kraken в условиях стремительно развивающегося рынка киберспорта

На протяжении последних десяти лет наблюдался неуклонный рост рынка киберспорта, который, согласно прогнозам, будет продолжаться еще долгие годы, а это открывает широкие перспективы для развития методов и технологий анализа данных и обучения. Рост рынка обусловлен не только появлением нового вида спорта, по которому можно проводить соревнования, но и тем, что киберспорт доступен для широкой аудитории, причем не только для активно играющих киберспортсменов, но и для обычных зрителей, которые просто получают удовольствие, наблюдая за игрой профессионалов.

«Думаю, в киберспорте зрителей привлекает то, что спортсмены должны принимать решения очень быстро, даже быстрее, чем в обычных видах спорта, например, в баскетболе, волейболе или футболе, поэтому и прямые репортажи с матчей получаются очень интересными», ‒ сказал Сомов.

Он также отметил, что разработанные Head Kraken индивидуальные обучающие программы можно использовать и в совершенно других областях, в частности, в авиации для обучения пилотов. Некоторые авиакомпании уже заявили о своей заинтересованности в создании индивидуальных программ обучения для пилотов.

«Нам необходимо для начала разработать несколько прототипов различных приложений для тренеров, конечных пользователей и игроков. Только после мы можем рассчитывать на получение финансирования у крупных компаний и организаций. В этом заключается наша главная задача на ближайший год», ‒ сказал Бурнаев.

Ожидается, что к 2025 году объем рынка киберспорта достигнет отметки в 3 миллиарда долларов США. Вполне очевидно, что это открывает широкие перспективы для компании Head Kraken. Будут ли технологии анализа данных в реальном времени столь же широко применяться в других кибертурнирах, таких как CS: GO, Dota 2, League of Legends и Fortnight? Станут ли индивидуальные обучающие программы разработки Head Kraken основным и самым популярным средством обучения для геймеров? Время покажет.

Контакты:
Skoltech Communications
+7 (495) 280 14 81