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
Personality and Group Dynamics in Believable Multi-Agent Systems
Humans interact with computer systems and other humans in similar ways. Researchers identified personality as an important requirement for believable synthetic agents. By modeling a personality system in the agent's architecture we can bring the illusion of life to users and suspend their disbelief. Personality in synthetic agents is the main subject of this dissertation. Our focus is on group dynamics of agents interacting with users as a team with the same cooperative task. Instead of focusing on efficiency and performance we are more concerned on credibility and believability. We extended an existing model for building believable synthetic agents (SGD Model) by improving its personality system. One of the concluding remarks from previous experimental results of the original model states that very cohesive groups induce lower levels of user identification with the group. So we decided to add individualism as a new feature of the SGD Model by having a new type of incitement. The new individual motivation is permanently in conflict with the revised existing (group) motivation: help the group or do something for its own profit? Our improved personality system dictates if an agent would rather choose the former or the latter. The model was tested in a computer game. Our evaluation shows that the extended version of the SGD Model and its implementation are working as intended. Agents? behaviors and reactions follow a well defined set of rules. Additional tests are needed to verify if the extended model offers a more believable environment of cooperative synthetic agents.
MEEMOs: Believable Agents with Episodic Memory Retrieval
The objective of this thesis was to create a model for agent memory retrieval of emotionally relevant episodes. Additionally we wished to assess if including such a system in an architecture would improve the agents' believability. We reviewed some core concepts concerning human memory, appraisal theories and believability. Then we analyzed agent architectures that support memory and emotions, realizing that none fulfilled all our requirements for memory retrieval. We proceeded by describing our retrieval model consisting of two main steps: "ecphory", in which the perceived stimuli (retrieval cues) are matched with memories; and "recollective experience" that re-appraises memories that had a positive match. We proposed a location ecphory approximation, in which locations serve as indirect retrieval cues. We described how we implemented our model and used it to drive the behavior of characters in a game application. We implemented the location ecphory approximation, and the recollective experience consisting of a reactive appraisal module with reaction rules for events generated by the former. We recorded the application running and used the videos to create a non-interactive evaluation. The evaluation's structure was a between-groups pre-test/post-test one with two control groups, and we had 96 participants. The evaluation's results are consistent with our hypothesis that agents modeled by our architecture would be perceived as more believable than agents modeled in similar architectures without episodic retrieval.