Hoja de Ruta
Fase 1
Fundación e Infraestructura ML
Duración: 2-3 meses
1. Configurar infraestructura principal:
- Establecer entorno de computación en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud)
- Configurar sistemas de computación distribuida para entrenamiento ML
- Configurar almacenamiento y gestión de datos
2. Desarrollar arquitectura inicial de modelo ML:
- Diseñar arquitectura de red neuronal para comprensión de escenas 3D
- Implementar pipeline básico de entrenamiento
3. Crear sistema de ingestión de datos:
- Desarrollar APIs para videos de juego subidos por usuarios
- Implementar algoritmos de preprocesamiento y limpieza de datos
- Configurar validación y aseguramiento de calidad de datos
4. Establecer control de versiones y pipelines CI/CD:
- Configurar repositorios Git
- Implementar pruebas automatizadas y flujos de despliegue
Fase 2
Entrenamiento de Datos y Transparencia
Duración: 3-4 meses
1. Implementar sistema transparente de entrenamiento de datos:
- Desarrollar seguimiento de procedencia de datos
- Crear panel de usuario para monitorear contribuciones de datos
- Implementar anonimización y protección de privacidad de datos
2. Mejorar entrenamiento del modelo ML:
- Ajustar arquitectura del modelo según resultados iniciales
- Implementar aprendizaje por transferencia desde modelos preentrenados
- Desarrollar técnicas de aumento de datos
3. Crear herramientas iniciales de anotación de datos:
- Desarrollar interfaz para etiquetar y describir contenido subido
- Implementar sugerencias semi-automatizadas de anotación
4. Establecer métricas de evaluación de modelos ML:
- Definir KPIs para calidad del modelo
- Implementar pipelines de evaluación automatizada
Fase 3
Motor Básico de Simulación 3D
Duración: 4-5 meses
1. Desarrollar componentes principales del motor 3D:
- Implementar pipeline de renderizado (OpenGL o Vulkan)
- Crear simulación básica de física
- Desarrollar sistema de gestión de escenas y objetos
2. Integrar modelo ML con motor 3D:
- Implementar pipeline de inferencia para generación de escenas en tiempo real
- Desarrollar sistema para cargar contenido generado por ML dinámicamente
3. Crear herramientas básicas de construcción de mundos:
- Desarrollar sistema simple de generación de terrenos
- Implementar herramientas básicas de colocación y manipulación de objetos
4. Establecer pipeline de assets:
- Crear sistema para importar y optimizar modelos 3D
- Implementar gestión de texturas y materiales
Fase 4
Generación de Contenido Impulsada por IA
Duración: 5-6 meses
1. Mejorar modelo ML para generación de contenido:
- Implementar GANs para creación de assets 3D
- Desarrollar sistema NLP para generación de escenas desde texto
2. Crear sistema de personajes:
- Implementar modelos de personajes con animación esquelética
- Desarrollar IA básica para comportamiento y navegación de personajes
3. Implementar conciencia espacial e interacción:
- Desarrollar sistema de interacción de objetos
- Implementar detección y respuesta de colisiones
4. Mejorar herramientas de construcción de mundos:
- Crear sistemas de generación procedural para paisajes, vegetación y estructuras
- Implementar herramientas avanzadas de manipulación y edición de escenas
Fase 5
IA Avanzada y Experiencia de Usuario
Duración: 6-7 meses
1. Implementar IA avanzada de personajes:
- Desarrollar árboles de comportamiento y algoritmos de decisión más sofisticados
- Implementar generación de lenguaje natural para diálogos
2. Mejorar comprensión y generación de escenas:
- Mejorar el modelo ML para manejar escenas más complejas y diversas
- Implementar técnicas de transferencia de estilo para estética de escenas
3. Desarrollar experiencia e interfaz de usuario:
- Crear UI intuitiva para creación y manipulación de escenas
- Implementar colaboración en tiempo real
4. Optimizar rendimiento:
- Implementar sistemas LOD
- Optimizar renderizado y simulaciones físicas para diferentes hardware
Fase 6
Lanzamiento Alpha e Iteración
Duración: 3-4 meses
1. Implementar generación de experiencias por texto:
- Desarrollar interfaz de lenguaje natural para creación de escenas
- Integrar modelos ML para interpretar y ejecutar textos de usuarios
2. Crear primeras experiencias jugables:
- Desarrollar juegos de muestra y escenarios interactivos
- Implementar mecánicas y sistemas básicos de juego
3. Establecer ciclo de retroalimentación e iteración:
- Desarrollar sistemas de analítica y telemetría
- Crear canales de feedback y reporte de errores
4. Optimizar y pulir:
- Realizar pruebas extensivas y corrección de errores
- Optimizar rendimiento en varios dispositivos y plataformas
Fase 7
Beta y Desarrollo del Ecosistema
Duración: 4-5 meses
1. Implementar soporte para mods y SDK:
- Desarrollar arquitectura de plugins para contenido creado por usuarios
- Crear documentación y ejemplos para desarrolladores externos
2. Mejorar capacidades multijugador:
- Implementar capa de red para experiencias multijugador en tiempo real
- Desarrollar infraestructura de servidores para mundos creados por usuarios
3. Mejorar herramientas de creación de contenido:
- Desarrollar herramientas de diseño asistidas por IA más avanzadas
- Implementar control de versiones y colaboración para contenido de usuarios
4. Establecer mercado y funciones de compartir:
- Desarrollar sistema para que los usuarios compartan y moneticen sus creaciones
- Implementar sistemas de curación y recomendación de contenido
Fase 8
Lanzamiento y Más Allá
Duración: Continuo
1. Lanzamiento oficial de Trinity:
- Finalizar todos los sistemas y funciones
- Asegurar escalabilidad y estabilidad de la infraestructura
2. Mejora y expansión continua:
- Actualizaciones regulares y nuevas funciones según feedback
- Entrenamiento y mejora continua del modelo ML
3. Crecimiento del ecosistema:
- Fomentar comunidad de desarrolladores y creadores de contenido
- Establecer alianzas para integraciones de contenido y tecnología
4. Investigación y desarrollo:
- Explorar integración de tecnologías emergentes (VR/AR, hápticos)
- Investigar IA avanzada para simulación de mundos más realistas y dinámicos