Создана программа-предсказательница для Dota

Наверняка многие любят предсказывать результаты матчей исходя из своего опыта и знаний игры. А команда из трех европейских исследователей решила применить научный подход для решения вопросов предсказаний в киберспорте. Они создали специальную программу, которая, по их словам, сможет с высокой долей вероятности указать на будущего победителя в матче по Dota 2. Подробности ниже. Приятного чтения!

Анализируя небольшие драки, программа может сделать заключение о том, какая из команд победит

В наши дни такие MOBA игры, как Dota 2 и League of Legends, находятся в авангарде профессиональной киберспортивной сцены. Каждый матч представляет собой сражение двух команд на карте, способствующей противостоянию. Она испещрена ключевыми путями и защитными башнями. Даже для самых опытных игроков и комментаторов порой бывает сложно разобраться в происходящем и проанализировать случившееся в игре. Три исследователя из Дании, Германии и Швеции решили помочь. Они разработали новый способ проанализировать и разложить по полочкам игру Dota 2. Метод дает возможность точно предсказать дальнейшее развитие событий в матче.

Подход основывается на новом методе определения драк, или поворотных моментов, которые с высокой вероятностью повлияют на игру. Когда герой находится в пределах радиуса, позволяющего ему нанести урон противнику, формируется «связь сражения». Похожая «связь поддержки» образуется, когда персонаж, имеющий полезные ауры или лечение, вступает в контакт со своими союзниками. Наконец, более сложный «компонент схватки» создается, когда несколько героев связаны друг с другом через указанные «связи» сражения или поддержки. Когда происходит стечение вышеприведенных обстоятельств — система показывает, что в игре произошла драка.

Для обеих команд в каждом сражении определяется количество входящих и исходящих показателей. Сначала сюда входит количество героев, участвовавших в замесе, их роли в команде и количество опыта и золота, которое есть в их распоряжении. На протяжении драки вклад каждого героя анализируется на основании количества исходящих и входящих связей, которые он создает. Либо на количестве раз или времени, когда герой находится в позиции для нанесения урона или применения поддерживающих способностей на союзников. Заключительный результат формируется на основании убийств, опыта и золота, полученных каждым игроком.

Трое исследователей применили свою систему в 412 матчах по Dota 2. После некоторого анализа они сумели извлечь несколько закономерностей. Последние основаны на входящих и исходящих связях в каждой драке, а также на произошедших во время сражения событиях. Используя эту информацию, команда исследователей смогла предсказать победителя матча. В одном из исследований было найдено, что полученный командой опыт является наименее эффективным индикатором. Затем идет количество заработанного золота и разница в убийствах. Неудивительно, что анализ всех перечисленных выше данных, а также большее количество исследованных драк обеспечивают более точные результаты и предсказания.

Это только начало, но подобная модель может использоваться комментаторами для лучшего понимания каждого матча, и объяснения происходящего на экране миллионам зрителей. Если систему можно будет использовать в режиме реального времени, например, она может отмечать ситуации, которые приводят к важным изменениям во время игры. Это может основываться на типах героев, задействованных в драке и их расположении на карте. Но также имеет значение их позиция по отношению к общему положению дел в ходе матча. Кроме того, создатели надеются, что система будет полезна для профессиональных игроков, которые хотят проанализировать свои выступления, а также для разработчиков игр, при последующих изменениях баланса.

«Наличие возможности детально изучить игру и оценить тактики интересна как для аналитиков и разработчиков игр, так и непосредственно для игроков», сказал Тобиас Мехлменн, один их трех исследователей.