Mapa drogowa

Faza 1

Fundamenty i infrastruktura ML

Czas trwania: 2-3 miesiące

1. Ustawienie podstawowej infrastruktury:

Stworzenie środowiska chmurowego (np. AWS, Google Cloud)
Konfiguracja rozproszonych systemów obliczeniowych do treningu ML
Ustawienie systemów przechowywania i zarządzania danymi

2. Opracowanie początkowej architektury modelu ML:

Projektowanie architektury sieci neuronowej do rozumienia scen 3D
Implementacja podstawowego pipeline'u treningowego

3. Stworzenie systemu pobierania danych:

Tworzenie API do przesyłania nagrań z rozgrywki przez użytkowników
Implementacja algorytmów wstępnego przetwarzania i czyszczenia danych
Ustawienie procesów walidacji i kontroli jakości danych

4. Ustanowienie kontroli wersji i pipeline'ów CI/CD:

Ustawienie repozytoriów Git
Implementacja automatycznych testów i wdrożeń

Faza 2

Trening danych i transparentność

Czas trwania: 3-4 miesiące

1. Implementacja transparentnego systemu treningu danych:

Tworzenie śledzenia pochodzenia danych
Stworzenie panelu użytkownika do monitorowania wkładu danych
Implementacja anonimizacji i ochrony prywatności danych

2. Ulepszenie treningu modelu ML:

Dopasowanie architektury modelu na podstawie początkowych wyników
Implementacja transfer learning z gotowych modeli
Tworzenie technik augmentacji danych

3. Stworzenie narzędzi do anotacji danych:

Tworzenie interfejsu do tagowania i opisywania przesłanych treści
Implementacja półautomatycznych sugestii anotacji

4. Ustanowienie metryk ewaluacji modelu ML:

Definiowanie kluczowych wskaźników jakości modelu (KPI)
Implementacja automatycznych pipeline'ów ewaluacyjnych

Faza 3

Podstawowy silnik symulacji 3D

Czas trwania: 4-5 miesięcy

1. Rozwój podstawowych komponentów silnika 3D:

Implementacja pipeline'u renderowania (OpenGL lub Vulkan)
Tworzenie podstawowej symulacji fizyki
Rozwój systemu zarządzania sceną i obiektami

2. Integracja modelu ML z silnikiem 3D:

Implementacja pipeline'u inferencji do generowania scen w czasie rzeczywistym
Tworzenie systemu dynamicznego ładowania treści generowanych przez ML

3. Stworzenie podstawowych narzędzi do budowy świata:

Tworzenie prostego systemu generowania terenu
Implementacja narzędzi do rozmieszczania i manipulacji obiektami

4. Ustanowienie pipeline'u assetów:

Tworzenie systemu importu i optymalizacji modeli 3D
Implementacja zarządzania teksturami i materiałami

Faza 4

Generowanie treści przez AI

Czas trwania: 5-6 miesięcy

1. Ulepszenie modelu ML do generowania treści:

Implementacja GAN do tworzenia assetów 3D
Tworzenie systemu NLP do generowania scen z tekstu

2. Stworzenie systemu postaci:

Implementacja modeli postaci ze szkieletową animacją
Tworzenie podstawowej AI postaci i systemu ścieżek

3. Implementacja świadomości przestrzennej i interakcji:

Tworzenie systemu interakcji z obiektami
Implementacja detekcji i reakcji na kolizje

4. Ulepszenie narzędzi do budowy świata:

Tworzenie proceduralnych systemów generowania krajobrazów, roślinności i struktur
Implementacja zaawansowanych narzędzi do manipulacji i edycji scen

Faza 5

Zaawansowana AI i doświadczenie użytkownika

Czas trwania: 6-7 miesięcy

1. Implementacja zaawansowanej AI postaci:

Tworzenie bardziej zaawansowanych drzew zachowań i algorytmów decyzyjnych
Implementacja generowania dialogów postaci

2. Ulepszenie rozumienia i generowania scen:

Ulepszenie modelu ML do obsługi bardziej złożonych i różnorodnych scen
Implementacja transferu stylu dla estetyki scen

3. Rozwój doświadczenia użytkownika i interfejsu:

Tworzenie intuicyjnego UI do tworzenia i edycji scen
Implementacja funkcji współpracy w czasie rzeczywistym

4. Optymalizacja wydajności:

Implementacja systemów poziomów szczegółowości (LOD)
Optymalizacja renderowania i symulacji fizyki pod różne konfiguracje sprzętowe

Faza 6

Alpha launch i iteracja

Czas trwania: 3-4 miesiące

1. Implementacja generowania doświadczeń na podstawie promptów:

Tworzenie interfejsu języka naturalnego do tworzenia scen
Integracja modeli ML do interpretacji i realizacji promptów użytkownika

2. Stworzenie pierwszych grywalnych doświadczeń:

Tworzenie przykładowych gier i scenariuszy interaktywnych
Implementacja podstawowych mechanik i systemów rozgrywki

3. Ustanowienie pętli feedbacku i iteracji:

Tworzenie systemów analityki i telemetrii
Stworzenie kanałów feedbacku i narzędzi do zgłaszania błędów

4. Optymalizacja i dopracowanie:

Przeprowadzenie szeroko zakrojonych testów i naprawa błędów
Optymalizacja wydajności na różnych urządzeniach i platformach

Faza 7

Beta i rozwój ekosystemu

Czas trwania: 4-5 miesięcy

1. Implementacja wsparcia modów i SDK:

Tworzenie architektury pluginów dla treści tworzonych przez użytkowników
Tworzenie dokumentacji i przykładów dla deweloperów zewnętrznych

2. Ulepszenie możliwości multiplayer:

Implementacja warstwy sieciowej dla rozgrywek multiplayer w czasie rzeczywistym
Tworzenie infrastruktury serwerowej do hostowania światów użytkowników

3. Ulepszenie narzędzi do tworzenia treści:

Tworzenie zaawansowanych narzędzi AI wspomagających projektowanie
Implementacja kontroli wersji i współpracy przy treściach użytkowników

4. Ustanowienie marketplace i funkcji udostępniania:

Tworzenie systemu udostępniania i monetyzacji twórczości użytkowników
Implementacja systemów kuracji i rekomendacji treści

Faza 8

Premiera i dalszy rozwój

Czas trwania: Ciągły

1. Oficjalna premiera Trinity:

Finalizacja wszystkich systemów i funkcji
Zapewnienie skalowalności i stabilności infrastruktury

2. Ciągłe ulepszanie i rozwój:

Regularne aktualizacje i nowe funkcje na podstawie feedbacku
Stały trening i udoskonalanie modeli ML

3. Rozwój ekosystemu:

Budowanie społeczności deweloperów i twórców treści
Nawiązywanie partnerstw w zakresie treści i technologii

4. Badania i rozwój:

Eksploracja integracji nowych technologii (np. VR/AR, haptyka)
Badanie zaawansowanych technik AI dla bardziej realistycznej i dynamicznej symulacji świata