Massive Möglichkeiten für Real-World Simulationen

MASSIVE Battle in Massive Möglichkeiten

Screenshot einer Anwendung der MASSIVE Software

MASSIVE (steht für Multiple Agent Simulation System in Virtual Environment) sollte vielen Kino-Gängern und Herr der Ringe Fans zumindest hinsichtlich seiner Leistung bekannt sein – mit dieser Software der Neuseeländischen Special Effects Schmiede WETA wurden die mächtigen Schlachten animiert, in der tausende Krieger aufeinander eindroschen. Eines der absoluten Highlights der Herr der Ringe Verfilmungen. Und ein mächtiger erster Fingerabdruck den WETA mit MASSIVE hinterlassen hat. Aber ist es interessant für Data Mining Interessierte?

Das spannende an der Software ist, das sie jeden Agenten mit hilfe von Fuzzy Logic individuell agieren läßt – er also spezielle Handlungen selbst entscheidet. Beispielsweise das er sich entscheidet alle Waffen fallenzulassen und schreiend davon rennt – wenn um ihn herum viele andere Krieger das auch tun.

Wie man mit MASSIVE entwickelt, kann man schön an diesem Video erkennen:

MASSIVE Software und James Camerons Avatar

Auch die Schlachten im neuen sensationellen Blockbuster „Avatar“ wurden von WETA digital mit der MASSIVE Software realisiert. Gegenüber dem Herr der Ringe Film von 2001 hat sich aber einiges getan – die Agenten haben gewaltig dazugelernt.

Hier ein hübscher Beitrag der die Animations-Techniken dieses Films beschreibt (geht aber nicht auf MASSIVE ein):

MASSIVE und Data Mining

Massiv2-300x204 in Massive Möglichkeiten

Real-World Anwendungen

Richtig interessant für Data Miner wird MASSIVE aber für die Simulation von Real-World Situationen. MASSIVE verfügt über eine „Artifical Life“ Schnittstelle, die tatsächliche Agenten in die virtuelle Umgebung wirft, die mit Inputfaktoren wie Ohren, Augen und Tastsinn ausgestattet ihren Beschäftigungen nachgehen. So kann man z.B. im Architekturbereich Auswirkungen eines Feuerausbruchs auf eine große Menschenmenge in einem neu designeten Hochhaus simulieren. Mittels einer vorher trainierten realistischen Reaktionszeit am Agenten und einer wirklichkeitsgetreuen Verteilung im Gebäude kann die kaskadierende Ausbreitung der Information das es brennt gezeigt werden. Die von den Agenten abgeleiteten Verhaltensweisen helfen dann dabei Notausgänge optimal zu verteilen.

Einige Bilder wie MASSIVE angewandt wird finden sich hier in der Gallery.

Desto besser man die Verhaltensweisen der Agenten trainiert, desto genauer können sie die Realität auch wirklich abbilden.  Statt einfache Fuzzy Logic zu verwenden, kann man auch mächtige aktuelle Techniken einbinden, etwa Hidden Markow Modelle.

Ich bin sehr gespannt auf die weitere Geschichte dieser tollen Entwicklungsleistung von WETA. Sollte genug Budget bereit gestellt werden, kann man da wahnsinnig viel draus machen.

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