Krafton e a Universidade Nacional de Seul iniciaram uma pesquisa conjunta de três anos para desenvolver tecnologia de world model aplicada a jogos eletrônicos e robótica, com três projetos de pesquisa definidos.
Objetivos da pesquisa
A world model é uma tecnologia de IA que compreende a situação atual e prevê como o ambiente mudará fisicamente diante de uma ação, permitindo simulações realistas.
Na parceria, os pesquisadores vão estudar como manter a consistência espacial e de objetos em vídeos longos gerados por IA, de modo que o conteúdo criado não apresente incongruências ao longo do tempo.
Além disso, pretende-se criar um método que ligue naturalmente os movimentos de pessoas e objetos usando dados de captura de jogos como base.
Uma terceira linha de investigação utilizará cenários virtuais para que a IA avalie informações espaciais, como a largura de um corredor ou a distância até um objeto, e as empregue como fundamento para suas decisões.
Detalhes da cooperação
A iniciativa decorre do acordo de cooperação indústria‑universidade assinado em novembro do ano passado entre a Krafton e a Seoul National University.
As atividades são apoiadas pelo programa AI Star Fellowship do Ministério coreano de Ciência e Tecnologia da Informação e Comunicação.
O centro de pesquisa conjunto funcionará pelos próximos três anos, reunindo três projetos de professores da universidade e oferecendo seminários de divulgação de resultados e estágios para estudantes.
A Krafton já mantém unidades de pesquisa em robótica nos Estados Unidos (criadas em 2023) e na Coreia do Sul (fundadas em fevereiro de 2024), reforçando seu foco em tecnologias físicas de IA.
Segundo o diretor de IA da Krafton, Lee Kang‑wook, a experiência acumulada pela empresa na construção de simulações e mundos virtuais para jogos constituye uma base importante para avançar nas pesquisas de world model e expandi‑las para a robótica e outras áreas.
- Investigar como manter a consistência espacial e de objetos em vídeos longos gerados por IA.
- Desenvolver técnica que una de forma natural os movimentos de pessoas e objetos a partir de dados de jogos.
- Utilizar cenas virtuais para que a IA avalie informações espaciais, como largura de corredores e distância até objetos, como base para seus julgamentos.
- Criar benchmarks para avaliar o desempenho de cada linha de pesquisa.
