Nvidia usa inteligencia artificial para gerar gráficos de mundo virtual em tempo real

A Nvidia apresentou nesta segunda-feira (3) a primeira demonstração de um “jogo” criado com gráficos gerados por inteligência artificial. O game, um simulador de direção, não é exatamente uma experiência divertida de se jogar, mas, sim, uma prova de conceito de um novo modo de se renderizar gráficos que ainda está distante de chegar aos principais títulos da indústria.

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Os avanços impressionantes da inteligência artificial têm agora um novo domínio no qual mostrar sucesso: a geração de gráficos de jogos. A demonstração divulgada pela Nvidia nesta segunda-feira é um sistema de gráfico híbrido que combina motor de jogo tradicional de videogame com visuais gerados por inteligência artificial.

Os engenheiros da empresa explicam em um estudo que a criação não foi completamente inédita: ela se baseou em uma série de métodos que já existem, como o sistema de código aberto pix2pix. O trabalho da Nvidia usa uma rede neural conhecida como Generative Adversarial Network (“rede geradora adversária”), ou GAN, muito comum para a geração de imagens, mais recentemente vista em ação no quadro feito por inteligência artificial leiloado pela Christie’s.

“A Nvidia tem criado novas maneiras de gerar gráficos interativos há 25 anos — e essa é a primeira vez que conseguimos fazer isso com uma rede neural. Redes neurais — especificamente modelos generativos — vão mudar a maneira como os gráficos são criados”, disse Bryan Catanzaro, vice-presidente de aplicação de deep learning da Nvidia, no site da empresa. Para Catanzaro, o método irá permitir que artistas e desenvolvedores “criem por um custo muito menor, usando inteligência artificial que aprende com o mundo real”.

Os gráficos vistos no vídeo abaixo foram gerados com os seguintes passos: primeiro, a coleta de dados para treinar a IA, tirados, nesse caso, de conjuntos de dados usados para pesquisas sobre direção autônoma. As filmagens são então segmentadas, e cada quadro é separado em diferentes categorias: carros, árvores, estradas, edifícios, céu etc. A GAN, então, é treinada com esses dados segmentados para ir gerando novas versões desses objetos. Os engenheiros então criam a topologia básica do ambiente virtual com um motor de jogo tradicional — a Unreal Engine 4, no caso —, e esse ambiente serve como estrutura para que os algoritmos de deep learning gerem os gráficos para cada categoria de item em tempo real, colando-os nos modelos do motor de jogo.

Apesar de ser apenas uma simulação de direção e de usar métodos já existentes, a criação da Nvidia é importante por ser a primeira demonstração de game com gráficos gerados por IA. Como você pode ver, não tem nada de ultrarrealista nela, mas o objetivo ainda não é esse, e a aplicação desse tipo de método ainda está distante.

Em entrevista ao Verge, Bryan Catanzaro disse que a tecnologia está em seus estágios iniciais e que deverá levar “décadas até que gráficos gerados por IA cheguem a títulos para os consumidores”.

A demonstração foi feita usando apenas uma única GPU, o que é notável para um trabalho do tipo. Entretanto, vale apontar que era “A” GPU: a Titan V, da própria Nvidia, propagandeada pela companhia como “a GPU de PC mais potente já criada”.

O Verge aponta que, embora estejamos longe de ver a tecnologia nos principais games da indústria, ela teria possíveis aplicações em outros campos, como na pesquisa robótica ou de carros autônomos, podendo gerar nesta última, por exemplo, ambientes de treinamento para os sistemas. Trazendo a novidade de volta para o terreno dos games, o site imagina também uma possível aplicação da tecnologia misturada com métodos tradicionais, usando a IA para criar figuras mais semelhantes de pessoas e objetos. Isso possibilitaria, por exemplo, que seu avatar em um NBA 2K da vida fosse ainda mais semelhante.

Outro ponto importante de se abordar é que os avanços de tecnologias do tipo trazem desafios para a humanidade como um todo. O uso de inteligência artificiais geradoras de imagens já causou problemas no passado recente com os deep fakes, cada vez mais avançados e difíceis de se distinguir de imagens reais. Catanzaro admite o potencial perigoso: “Se essa tecnologia pode ser usada para criar conteúdo enganoso? Sim. Qualquer tecnologia de renderização pode ser usada para isso”. No entanto, prefere se esquivar da responsabilidade. “Você considera a empresa de energia responsável porque eles criaram a eletricidade que alimenta o computador que faz o vídeo falso?”, questionou.

Independentemente dos possíveis usos maléficos, o trabalho com inteligência artificial em seus mais diversos campos irá prosseguir — com resultados cada vez mais impressionantes, mesmo em projetos que ainda vivem seus estágios iniciais, como é o caso do liderado pela Nvidia.

[Nvidia e The Verge]