Disciplinas
Inteligência Artificial para Jogos
Reconhecer as diferenças entre a IA tradicional e aplicação de técnicas de IA ao desenvolvimento de Jogos de Computador, onde outros factores como a jogabilidade são mais importantes que a inteligência do adversário. Conhecer os problemas práticos do desenvolvimento de IA para Jogos de Computador, bem como as diferentes vertentes das técnicas aplicadas em Jogos de Computador comerciais. Saber desenhar e construir um sistema de IA para um jogo de computador, qualquer que seja o seu estilo: acção, desporto, estratégia, narrativa, etc.
Agentes Autónomos e Sistemas Multi-Agente
Adquirir noções gerais de agentes e sistemas multi-agente; saber identificar e classificar agentes e ambientes, de acordo com diferentes propriedades. Saber desenvolver sistemas complexos e de diferentes áreas de aplicação, usando uma metodologia orientada a agentes. Saber especificar uma sociedade de agentes para a resolução de um problema concreto. Ter a capacidade de conceber agentes com arquiteturas reativas, deliberativas e híbridas. Ter a capacidade de criar sociedades de agentes que comunicam, de uma forma prática, usando linguagens e plataformas adequadas.
Computação Gráfica para Jogos
Computação gráfica para jogos cobre aspetos teóricos e práticos do desenvolvimento de motores gráficos para videojogos (game engines). Aborda os diferentes subsistemas presentes num motor de jogo, incluindo, entre outros, subsistemas de rasterização, animação de personagens, e físicos, e discute a articulação necessária entre os vários subsistemas para suportar o desenvolvimento de jogabilidade. Após a frequência desta disciplina, os alunos deverão compreender como funciona um motor gráfico moderno e serem capazes de desenvolver os seus próprios motores gráficos para jogos.
Design de Jogos
Esta disciplina permite ao aluno adquirir capacidades para concepção de uma experiência de jogo e desenvolvimento de protótipos que realizem essa experiência. As capacidades são desenvolvidas fomentando a discussão sobre o que é um jogo, quais são os seus constituintes e qual a relação do jogo com os seus jogadores (tendo em conta as suas diferenças). O aluno desenvolve o seu trabalho com base em documentos de design e construção de protótipos.
Metodologia de Desenvolvimento de Jogos
Dar ao alunos uma visão geral das diferentes metodologias e tecnologias envolvida no desenvolvimento de videojogos discutindo as principais questões de cada uma delas. Dotar os alunos de ferramentas e técnicas para desenvolver interfaces de videojogos tendo especial atenção aos modos de controlo usados. Dotar os alunos de capacidade de reflecção sobre a jogabilidade e a experiência do jogador seguindo uma perspectiva de modelação conceptual juntamente com uma perspectiva empírica de realização de testes com jogadores. Salientar processos de exploração da experiência na perspectiva do jogador.
Produção de Conteúdos Multimédia
Conhecer os vários tipos de informação multimédia e como os manipular para a produção de conteúdos. Reconhecer as características de um processo de Produção de Conteúdos Multimédia. Entender os constrangimentos tecnológicos que se colocam na Produção, nomeadamente nos aspetos de captura, codificação, processamento e visualização dos vários media. Conhecer os vários tipos de ferramentas de autoria disponíveis. Produzir conteúdos Multimédia; Conhecer os vários contextos em que o multimédia por ser consumido, com ênfase em aspectos de rede (requisitos de largura de banda, tempo de latência, sincronização, etc.) e dispositivos móveis. Introduzir algumas formas avançadas de utilização de multimédia como a modelação procedimental, arte generativa e realidade aumentada. Aplicar métodos eficientes de pesquisa de informação multimédia baseada no conteúdo.
Teses
Application of RRT for overtaking in a Racing Car Simulation
This document describes the application and development of a TORCS robot that, on a racing scenario, follows a determined trajectory (referred as racing line) calculated with the K1999 algorithm and, in case of overtaking, one that is traced by a Rapidly-exploring Random Tree based algorithm called Adapt and Overtake-RRT (ADOVER for short), working in two different modes that will later be compared. It is meant to compete against other robots and also humans, having as a requirement maintaining an acceptable performance throughout its execution. After some testing with static opponents, the robot was unable to perform the desired task. On the other hand, it showed promising results in terms of speed and efficiency. Possible improvements are discussed in the last segment.
Co-creativity in Videogame Puzzle Creation
This work proposes a solution to improve the cooperation between humans and computer Artificial Intelligence (AI), as a colleague, in the creation of puzzles for video game levels. With this interaction we hope to give the designer a source of creative stimulus, in order to achieve overall more creative results than those obtained if said designer was working alone. The proposed solution consists of a co-creative puzzle creation tool, focused on improving creativity by allowing human and computer to work together in producing content using the Legend of Grimrock 2 Level Editor, exploring the digital “peer” paradigm. Its interface can be used by the designer to preview generated suggestions and orient its behavior. Suggestions are generated and iteratively evolved by three genetic algorithms and can be guided by the designer on different domains: objective, innovation, user map; all then combined in a fourth one that re-evaluates the best suggestions of each previous algorithm, again on the three domains, with different weights based on the users configuration, to choose the best suggestion overall. Results showed a positive influence on the puzzle creation because our approach takes into account the smaller nuances of the co-creative interaction. Outlined improvements such as a better way to support designer-specific interaction patterns, improved algorithm behaviour and integration with past tools set the direction for future work. We concluded that through an intuitive interface, flexible and adjustable behavior, we were able to provide some positive contributions to the quality of the co-creative puzzle creation process.