Fahrplan
Phase 1
Grundlage und ML-Infrastruktur
Dauer: 2-3 Monate
1. Kerninfrastruktur einrichten:
- Cloud-Computing-Umgebung einrichten (z.B. AWS, Google Cloud)
- Verteilte Computersysteme für ML-Training konfigurieren
- Datenspeicher- und Verwaltungssysteme einrichten
2. Erste ML-Modellarchitektur entwickeln:
- Neuronale Netzwerkarchitektur für 3D-Szenenerkennung entwerfen
- Grundlegende Trainingspipeline implementieren
3. Datenaufnahme-System erstellen:
- APIs für nutzergeladene Gameplay-Videos entwickeln
- Algorithmen zur Datenvorverarbeitung und -bereinigung implementieren
- Datenvalidierungs- und Qualitätssicherungsprozesse einrichten
4. Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines einrichten:
- Git-Repositories einrichten
- Automatisierte Test- und Deployment-Workflows implementieren
Phase 2
Datentraining und Transparenz
Dauer: 3-4 Monate
1. Transparentes Datentrainingssystem implementieren:
- Datenherkunftsverfolgung entwickeln
- Nutzer-Dashboard zur Überwachung von Datenbeiträgen erstellen
- Maßnahmen zur Datenanonymisierung und Datenschutz implementieren
2. ML-Modelltraining verbessern:
- Modellarchitektur basierend auf ersten Ergebnissen feinabstimmen
- Transferlernen von vortrainierten Modellen implementieren
- Techniken zur Datenaugmentation entwickeln
3. Erste Datenanmerkungs-Tools erstellen:
- Benutzeroberfläche zum Taggen und Beschreiben hochgeladener Inhalte entwickeln
- Halbautomatische Anmerkungsvorschläge implementieren
4. ML-Modellbewertungsmetriken einrichten:
- Schlüsselkennzahlen (KPIs) für Modellqualität definieren
- Automatisierte Bewertungspipelines implementieren
Phase 3
Grundlegende 3D-Simulationsengine
Dauer: 4-5 Monate
1. Kernkomponenten der 3D-Engine entwickeln:
- Rendering-Pipeline implementieren (OpenGL oder Vulkan)
- Grundlegende Physiksimulation erstellen
- Szenengraph- und Objektverwaltungssystem entwickeln
2. ML-Modell mit 3D-Engine integrieren:
- Inferenzpipeline für Echtzeit-Szenengenerierung implementieren
- System zum dynamischen Laden von ML-generierten Inhalten entwickeln
3. Grundlegende Weltbau-Tools erstellen:
- Einfaches Terrain-Generierungssystem entwickeln
- Grundlegende Objektplatzierungs- und Bearbeitungstools implementieren
4. Asset-Pipeline einrichten:
- System zum Importieren und Optimieren von 3D-Modellen erstellen
- Textur- und Materialverwaltung implementieren
Phase 4
KI-gesteuerte Inhaltserstellung
Dauer: 5-6 Monate
1. ML-Modell für Inhaltserstellung verbessern:
- Generative Adversarial Networks (GANs) für 3D-Asset-Erstellung implementieren
- NLP-System für Text-zu-Szene-Generierung entwickeln
2. Charaktersystem erstellen:
- Charaktermodelle mit Skelettanimation implementieren
- Grundlegende KI für Charakterverhalten und Pfadfindung entwickeln
3. Räumliches Bewusstsein und Interaktion implementieren:
- Objektinteraktionssystem entwickeln
- Kollisionsdetektion und -reaktion implementieren
4. Weltbau-Tools verbessern:
- Prozedurale Generierungssysteme für Landschaften, Vegetation und Strukturen erstellen
- Fortschrittlichere Objektbearbeitungs- und Szenenbearbeitungstools implementieren
Phase 5
Fortgeschrittene KI und Nutzererlebnis
Dauer: 6-7 Monate
1. Fortgeschrittene Charakter-KI implementieren:
- Komplexere Verhaltensbäume und Entscheidungsalgorithmen entwickeln
- Natürliche Sprachgenerierung für Charakterdialoge implementieren
2. Szenenerkennung und -generierung verbessern:
- ML-Modell für komplexere und vielfältigere Szenen verbessern
- Stiltransfertechniken für Szenenästhetik implementieren
3. Nutzererlebnis und Interface entwickeln:
- Intuitive UI für Szenenerstellung und -bearbeitung erstellen
- Echtzeit-Kollaborationsfunktionen implementieren
4. Leistung optimieren:
- Level-of-Detail (LOD)-Systeme implementieren
- Rendering und Physiksimulationen für verschiedene Hardware optimieren
Phase 6
Alpha-Launch und Iteration
Dauer: 3-4 Monate
1. Prompt-basierte Erlebnisgenerierung implementieren:
- Natürliche Sprachschnittstelle für Szenenerstellung entwickeln
- ML-Modelle für Interpretation und Ausführung von Nutzerprompts integrieren
2. Erste spielbare Erlebnisse erstellen:
- Beispielspiele und interaktive Szenarien entwickeln
- Grundlegende Spielmechaniken und -systeme implementieren
3. Feedback- und Iterationsschleife einrichten:
- Analyse- und Telemetriesysteme entwickeln
- Nutzerfeedback-Kanäle und Bug-Reporting-Tools erstellen
4. Optimieren und polieren:
- Umfangreiche Tests und Fehlerbehebung durchführen
- Leistung auf verschiedenen Geräten und Plattformen optimieren
Phase 7
Beta und Ökosystem-Entwicklung
Dauer: 4-5 Monate
1. Mod-Support und SDK implementieren:
- Plugin-Architektur für nutzergenerierte Inhalte entwickeln
- Dokumentation und Beispiele für Drittentwickler erstellen
2. Multiplayer-Fähigkeiten verbessern:
- Netzwerkschicht für Echtzeit-Multiplayer-Erlebnisse implementieren
- Serverinfrastruktur für nutzergenerierte Welten entwickeln
3. Tools zur Inhaltserstellung verbessern:
- Fortschrittlichere KI-gestützte Design-Tools entwickeln
- Versionskontrolle und Kollaborationsfunktionen für nutzergenerierte Inhalte implementieren
4. Marktplatz- und Sharing-Funktionen einrichten:
- System für Nutzer zum Teilen und Monetarisieren ihrer Kreationen entwickeln
- Kuratierungs- und Empfehlungssysteme für Inhalte implementieren
Phase 8
Launch und darüber hinaus
Dauer: Laufend
1. Offizieller Launch von Trinity:
- Alle Systeme und Funktionen finalisieren
- Skalierbarkeit und Stabilität der Infrastruktur sicherstellen
2. Kontinuierliche Verbesserung und Erweiterung:
- Regelmäßige Updates und neue Funktionen basierend auf Nutzerfeedback
- Laufendes ML-Modelltraining und -optimierung
3. Ökosystem-Wachstum:
- Community von Entwicklern und Inhaltserstellern fördern
- Partnerschaften für Inhalte und Technologieintegration aufbauen
4. Forschung und Entwicklung:
- Integration neuer Technologien erforschen (z.B. VR/AR, Haptik)
- Fortschrittliche KI-Techniken für realistischere und dynamischere Weltsimulation untersuchen