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2017年07月09日の記事

2017年7月9日(日) 20:48

範囲外

 マスタークラスの1周目3連続コーナーは、意外な所から faster 解が見つかった。

 3つ目のコーナーは、2つ目の左ヘアピンを曲がり切って右ガードビーム付近に達したところを初期値として実行する。
 ここで、更に何フレームか連続して左ハンドルを切り続けるのだが、そのフレーム数もパラメーターの1つである。エキスパートクラスを使ったWIPにより、解が12〜15フレームに散らばっていることが判明し、スクリプトでは11〜16フレームまで可変させて調査するようになっていた。

 その後の集中的な研究で、プラクティス爆速1周目が13フレーム。それに追い付こうとあれこれ頑張った他解も12〜14フレームに集中していることが分かった。
 だから、最近では調査範囲を12〜14フレームに設定していた。

 こういうものは隣接値に faster 解が潜んでいるのは良くあるから、初期のように11〜16フレームまで調査すべきである。しかし、少しでもスクリプトの計算時間を短くするために、調査範囲をギリギリまで絞っていた。
 貧弱な計算リソースを、どう配分するか?
 faster 解を見逃すリスクと、調査範囲を広げるコストと、両者のトレードオフに悩みつつ製作しているのだ。

 余りにドングリの背比べなイマイチ解ばかり出てくることに業を煮やして追加調査したら、15フレームにて0.5フレーム以上速い解が見つかった。WIPでの結論通り、解の集中範囲は12〜15フレームで正しかったのだ。

 最近話題の人工知能、中でも脚光のディープラーニングでも同様の話になっている。ディープラーニングには膨大な計算リソースが必要であり、使用可能な計算リソースが人工知能の性能に直結する。
 使用可能な計算リソースが、TAS動画の品質に直結しているように。

 民間企業であれば、使用可能な計算リソースが競争力に直結する。
 国家であれば、使用可能な計算リソースが国力に直結する。
 人工知能が発達するとは、そういうことだ。Google が AlphaGo 最新版を動作させるために開発したディープラーニング用ハードウェアを、外販しないらしい。その理由も明白だ。

written by higashino [ゲーム] [この記事のURL] [コメントを書く] [コメント(0)] [TB(0)]

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