サッカーのエージェントシミュ―レーションについての考察

海外にはウイイレがないことをしてましたか?

Pro Evolution Soccer に名前を変えて,ほぼ同じゲームをコナミが販売してます.

2005年あたりまでは売上数では競っている記憶でしたが,最近のデータを見ればFIFAの圧勝です.


(www.vgchartz.comのデータより作成)

イギリスにいたときから僕はFIFA派です.

どちらのゲームも選手のポジショニング,体の動き,見た目の質が高く,見事にサッカーのシミュレーションに成功しています.

仮定条件の中で現実世界に起こりうる状況を作り出すことが様々な分野で有意義なことはいうまでもありません.相呼応する知的な”エージェント”と呼ばれるしもべたちをパソコンの中で複数作り出して,行動を見ることをマルチエージェントシミュレーション(MAS)といいます.

22人のエージェントを作り,サッカーをさせるのがロボカップです.

RoboCupは、ロボット工学と人工知能の融合、発展のために自律移動ロボットによるサッカーを題材として日本の研究者らによって提唱されました。西暦2050年「サッカーの世界チャンピオンチームに勝てる、自律型ロボットのチームを作る」という夢に向かって人工知能やロボット工学などの研究を推進し、様々な分野の基礎技術として波及させることを目的としたランドマーク・プロジェクトです。

(ロボカップ日本委員会HPより)

ロボカップにはロボットで戦うRobotCupSoccerとシミュレーションで戦うRobotCupSoccer Simulationがあります.ここでは後者に着目します.以下は2017年の決勝です.2Dの大会と3Dの大会があります.

これならどうみてもウイイレのほうが現実のサッカーっぽいですね.しかし,両者の目的の違いからそれはあたり前です.詳しくはほかの記事を見てください:

FIFA・ウイイレの選手はこうして動く

ロボカップサッカーの選手はこうして動く

とにかく,

FIFA・ウイイレでは選手の動きは表面的でユーザーが楽しくプレーできているように演出されています.ロボカップサッカーのように,それぞれの選手が自分で情報を集め,自分で処理し,行動することをしてません.そのため,実際のサッカーに近いのはロボカップサッカーの選手なのです.

では,サッカーシミュレーションの最先端はどこにあるのか.
本題に入っていきましょう.

シミュレーションの最先端のイメージ

 

応用例

Data-Driven Ghosting using Deep Imitation Learning

https://blog.openai.com/competitive-self-play/

https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/

https://towardsdatascience.com/building-a-deep-neural-network-to-play-fifa-18-dce54d45e675

https://github.com/ChintanTrivedi/DeepGamingAI_FIFA

https://xbpeng.github.io/projects/DeepMimic/2018_TOG_DeepMimic.pdf

http://www.cs.utexas.edu/~AustinVilla/sim/halffieldoffense/

https://github.com/openai/gym-soccer

https://github.com/LARG/HFO

https://arxiv.org/pdf/1711.01703.pdf

http://robocup-sim.gitlab.io/SimSpark/

https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-74024-7

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