Routekaart
Fase 1
Fundament en ML-Infrastructuur
Duur: 2-3 maanden
1. Kerninfrastructuur opzetten:
- Cloud computing omgeving opzetten (bijv. AWS, Google Cloud)
- Gedistrubueerde computersystemen configureren voor ML-training
- Dataopslag en -beheer systemen opzetten
2. Eerste ML-modelarchitectuur ontwikkelen:
- Neuraal netwerk ontwerpen voor 3D-scènebegrip
- Basis trainingspipeline implementeren
3. Data-inname systeem creëren:
- API's ontwikkelen voor door gebruikers geüploade gameplaybeelden
- Datapreprocessing en schoonmaakalgoritmen implementeren
- Datavalidatie en kwaliteitsborgingsprocessen opzetten
4. Versiebeheer en CI/CD pipelines opzetten:
- Git repositories opzetten
- Geautomatiseerde test- en deploymentworkflows implementeren
Fase 2
Datatraining en Transparantie
Duur: 3-4 maanden
1. Transparant datatrainingssysteem implementeren:
- Dataprovenance tracking ontwikkelen
- Gebruikersdashboard maken voor monitoring van datacontributies
- Data-anonimisering en privacybescherming implementeren
2. ML-modeltraining verbeteren:
- Modelarchitectuur verfijnen op basis van eerste resultaten
- Transfer learning van voorgetrainde modellen implementeren
- Data-augmentatietechnieken ontwikkelen
3. Eerste data-annotatietools creëren:
- Gebruikersinterface ontwikkelen voor taggen en beschrijven van geüploade content
- Semi-geautomatiseerde annotatiesuggesties implementeren
4. ML-model evaluatiemetrics opzetten:
- Belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) voor modelkwaliteit definiëren
- Geautomatiseerde evaluatiepipelines implementeren
Fase 3
Basis 3D-simulatie-engine
Duur: 4-5 maanden
1. Kerncomponenten 3D-engine ontwikkelen:
- Renderpipeline implementeren (OpenGL of Vulkan)
- Basis fysicasimulatie creëren
- Scenegraph en objectbeheersysteem ontwikkelen
2. ML-model integreren met 3D-engine:
- Inferentie-pipeline implementeren voor realtime scènegeneratie
- Systeem ontwikkelen voor dynamisch laden van ML-gegenereerde content
3. Basis wereldbouwtools creëren:
- Eenvoudig terreingeneratiesysteem ontwikkelen
- Basis objectplaatsing- en manipulatiehulpmiddelen implementeren
4. Assetpipeline opzetten:
- Systeem creëren voor importeren en optimaliseren van 3D-modellen
- Textuur- en materiaalbeheer implementeren
Fase 4
AI-gedreven Contentgeneratie
Duur: 5-6 maanden
1. ML-model verbeteren voor contentgeneratie:
- Generative adversarial networks (GANs) implementeren voor 3D-assetcreatie
- Natuurlijke taalverwerking (NLP) systeem ontwikkelen voor tekst-naar-scène generatie
2. Karaktersysteem creëren:
- Karaktermodellen met skeletanimatie implementeren
- Basis AI ontwikkelen voor karaktergedrag en padvinden
3. Ruimtelijk bewustzijn en interactie implementeren:
- Objectinteractiesysteem ontwikkelen
- Botsingsdetectie en -afhandeling implementeren
4. Wereldbouwtools verbeteren:
- Procedurele generatiesystemen creëren voor landschappen, vegetatie en structuren
- Geavanceerdere objectmanipulatie- en scènebewerkingshulpmiddelen implementeren
Fase 5
Geavanceerde AI en Gebruikerservaring
Duur: 6-7 maanden
1. Geavanceerde karakter-AI implementeren:
- Geavanceerdere gedragstrees en besluitvormingsalgoritmen ontwikkelen
- Natuurlijke taal generatie voor karakterdialogen implementeren
2. Scènebegrip en -generatie verbeteren:
- ML-model verbeteren voor complexere en diverse scènes
- Stijltransferechnieken implementeren voor scène-esthetiek
3. Gebruikerservaring en interface ontwikkelen:
- Intuïtieve UI creëren voor scènecreatie en -manipulatie
- Realtime samenwerking implementeren
4. Prestaties optimaliseren:
- Level-of-detail (LOD) systemen implementeren
- Rendering en fysicasimulaties optimaliseren voor verschillende hardware
Fase 6
Alpha Lancering en Iteratie
Duur: 3-4 maanden
1. Prompt-gebaseerde ervaringgeneratie implementeren:
- Natuurlijke taalinterface ontwikkelen voor scènecreatie
- ML-modellen integreren voor interpretatie en uitvoering van gebruikersprompts
2. Eerste speelbare ervaringen creëren:
- Voorbeeldgames en interactieve scenario's ontwikkelen
- Basis gameplaymechanica en -systemen implementeren
3. Feedback- en iteratielus opzetten:
- Analytics- en telemetriesystemen ontwikkelen
- Gebruikersfeedbackkanalen en bugrapportagetools creëren
4. Optimaliseren en polijsten:
- Uitgebreid testen en bugfixing uitvoeren
- Prestaties optimaliseren op verschillende apparaten en platforms
Fase 7
Beta en Ecosysteemontwikkeling
Duur: 4-5 maanden
1. Mod-ondersteuning en SDK implementeren:
- Pluginarchitectuur ontwikkelen voor door gebruikers gemaakte content
- Documentatie en voorbeelden maken voor externe ontwikkelaars
2. Multiplayer-mogelijkheden verbeteren:
- Netwerklaag implementeren voor realtime multiplayer ervaringen
- Serverinfrastructuur ontwikkelen voor het hosten van gebruikerswerelden
3. Contentcreatietools verbeteren:
- Geavanceerdere AI-ondersteunde ontwerptools ontwikkelen
- Versiebeheer en samenwerking voor gebruikerscontent implementeren
4. Marketplace en deelmogelijkheden opzetten:
- Systeem ontwikkelen voor gebruikers om creaties te delen en te gelde te maken
- Contentcuratie en aanbevelingssystemen implementeren
Fase 8
Lancering en Verder
Duur: Doorlopend
1. Officiële lancering van Trinity:
- Alle systemen en functies afronden
- Schaalbaarheid en stabiliteit van infrastructuur waarborgen
2. Continue verbetering en uitbreiding:
- Regelmatige updates en nieuwe functies op basis van gebruikersfeedback
- Voortdurende ML-modeltraining en verfijning
3. Groei van het ecosysteem:
- Community van ontwikkelaars en contentmakers stimuleren
- Partnerschappen aangaan voor content- en technologie-integraties
4. Onderzoek en ontwikkeling:
- Integratie van opkomende technologieën onderzoeken (bijv. VR/AR, haptics)
- Geavanceerde AI-technieken onderzoeken voor realistischere en dynamische wereldsimulatie