ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИГРОВЫХ ДВИЖКОВ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ РЕАЛЬНОГО МИРА

Программирование было создано в первую очередь для науки: быстрые расчеты, а главное точность сопровождались написанием чрезвычайно сложных алгоритмов. Благодаря научному прогрессу, вычислительные машины стали компактными и дешевыми. Тогда начался этап осваивания программирования общественностью. Большая часть созданных программ за все время – это компьютерные игры и видеоигры. Именно в них огромное внимание уделяется «физике игры» т.е. моделированию физических процессов в виртуальном мире. В данной статье будет вестись тема о играх и приложениях, в которых были смоделированы процессы реального мира. В игровой индустрии уже обозначились такие компании, как Blizzard, Rockstar Games, Ubisoft, Bethesda, Valve и др. Каждая из них имеет свой мощный инструмент для создания компьютерной игры или видеоигры. Именно этот инструмент, именуемый игровым движком, используется для моделирования физических процессов.

Игровой движок – это целый комплекс прикладных программ, которые обеспечены основными технологиями, упрощающими разработку и позволяющими запускать игру или приложение на нескольких платформах. Основой игровых движков являются физические движки. Они отвечают за всю «физику игры», с которой будет вестись работа. Современные физические движки могут симулировать: динамику абсолютно твердого тела, динамику деформируемого тела, динамику жидкостей, динамику газов, поведение тканей, поведение веревок. Самыми популярными движками являются nVidia PhysX, Havok, Bullet Physics Library, Open Dynamics Engine. Среди игровых движков можно выделить: Unity, Unreal Engine, CryEngine. Конечно, возможно написать свой собственный движок для игры или приложения. Но чтобы смоделировать и визуализировать все необходимые физические процессы реального мира в виртуальном понадобятся годы изучения и несколько тысяч строк работающего кода.

Изучение различных природных процессов реального мира безусловно понятнее на практике, но многие процессы в нашем мире происходят очень долго по сравнению с жизнью человека. Поэтому создаются игры и приложения, которые моделируют в искусственном мире физические законы нашего времени, чтобы увидеть процесс собственными глазами. Это не только наглядно, но и познавательно. Такого типа приложения или игры используются в образовательной сфере и во имя науки. Их примером могут послужить ниже представленные приложения.

Universe Sanbox (рис. 1). Интерактивная программа, моделирующая и визуализирующая физические процессы космоса.

Рисунок 1. Скриншот Universe Sandbox

Данное приложение поможет изучить основы астрофизики путем построения различных космических систем и наблюдения за их взаимодействием. Также возможно изучить внутреннее строение любого космического объекта и увидеть его изменение в течении времени. Разработана Дэном Диксоном и его командой разработчиков, использован игровой движок Unity.

A Slower Speed of Light (рис. 2). Игра, разработанная лабораторией игр Массачусетского технологического института, дает возможность познакомиться с восприятием пространства на околосветовых скоростях и понять теорию относительности.

Рисунок 2. Скриншот A Slower Speed of Light

При прохождении возможно наблюдение за различными визуальными эффектами эйнштейновской теории. Среди явлений, с которыми предстоит познакомиться, эффект Допплера, абберация света, релятивистское замедление времени, преобразование Лоренца и т.д. Написана на игровом движке Unity.

Также ярким примером может послужить моделирование нейронной сети. Искусственная нейронная сеть представляет собой математическую модель; ее программное воплощение построено по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Ее отличительной стороной является способность к самообучению т.е. система способна получать информацию из внешней среды и использовать ее в дальнейшей работе. В свою очередь игровые движки помогают в моделировании и визуализации работы нейронных сетей. Моделируемые объекты, которые используют нейронные сети, прежде всего проходят обучение, чтобы в дальнейшем на основе полученных данных выполнять поставленные задачи.

В разных ресурсах интернета можно найти довольно много примеров на тему моделирования работы нейронных сетей. Так один пользователь видеохостинга YouTube выложил видео, в котором он демонстрирует моделирование движения автомобиля по трассе (рис. 3).

Рисунок 3. Моделирование движения автомобиля по трассе

Вдобавок другой пользователь обучил виртуального человечка ходить по разной поверхности. Уже правильно обученный объект способен, используя нейронные сети беспрепятственно передвигаться по неровной поверхности (рис. 4).

Рисунок 4. Моделирование передвижения человека

В современном мире тема моделирования и визуализации физических процессов реального мира в виртуальном невероятно актуальна. Используя передовые технологии, сейчас возможно смоделировать почти любой процесс. Именно игровые движки со своим арсеналом инструментов помогут качественно визуализировать, а главное смоделировать желаемый процесс.

Список литературы:

1. Сравнение игровых движков. Какой выбрать? // Devgam [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://devgam.com/sravnenie-igrovyx-dvizhkov-kakoj-vybrat
2. Физический движок // Википедия [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Физический_движок
3. Kortemeyer G. A slower speed of light. MIT Game Labe. 2013. Available at: http://www.fdg2013.org/program/festival/openrelativity.pdf
4. What is it? Universe Sandbox. Available at: http://universesandbox.com/