Roteiro
Fase 1
Fundação e Infraestrutura de ML
Duração: 2-3 meses
1. Configurar infraestrutura principal:
- Estabelecer ambiente de computação em nuvem (ex: AWS, Google Cloud)
- Configurar sistemas distribuídos para treinamento de ML
- Configurar armazenamento e gerenciamento de dados
2. Desenvolver arquitetura inicial do modelo de ML:
- Projetar arquitetura de rede neural para compreensão de cenas 3D
- Implementar pipeline básico de treinamento
3. Criar sistema de ingestão de dados:
- Desenvolver APIs para upload de gameplays de usuários
- Implementar algoritmos de pré-processamento e limpeza de dados
- Configurar validação e garantia de qualidade dos dados
4. Estabelecer controle de versão e pipelines CI/CD:
- Configurar repositórios Git
- Implementar testes automatizados e fluxos de implantação
Fase 2
Treinamento de Dados e Transparência
Duração: 3-4 meses
1. Implementar sistema transparente de treinamento de dados:
- Desenvolver rastreamento de proveniência de dados
- Criar painel para monitoramento de contribuições de dados
- Implementar anonimização e proteção de privacidade
2. Aprimorar treinamento do modelo de ML:
- Ajustar arquitetura do modelo com base nos resultados iniciais
- Implementar transferência de aprendizado de modelos pré-treinados
- Desenvolver técnicas de aumento de dados
3. Criar ferramentas iniciais de anotação de dados:
- Desenvolver interface para marcação e descrição de conteúdos enviados
- Implementar sugestões semi-automatizadas de anotação
4. Estabelecer métricas de avaliação do modelo de ML:
- Definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) para qualidade do modelo
- Implementar pipelines de avaliação automatizada
Fase 3
Motor Básico de Simulação 3D
Duração: 4-5 meses
1. Desenvolver componentes principais do motor 3D:
- Implementar pipeline de renderização (OpenGL ou Vulkan)
- Criar simulação física básica
- Desenvolver sistema de gerenciamento de cena e objetos
2. Integrar modelo de ML ao motor 3D:
- Implementar pipeline de inferência para geração de cenas em tempo real
- Desenvolver sistema para carregar conteúdo gerado por ML dinamicamente
3. Criar ferramentas básicas de construção de mundos:
- Desenvolver sistema simples de geração de terreno
- Implementar ferramentas básicas de posicionamento e manipulação de objetos
4. Estabelecer pipeline de ativos:
- Criar sistema para importar e otimizar modelos 3D
- Implementar gerenciamento de texturas e materiais
Fase 4
Geração de Conteúdo por IA
Duração: 5-6 meses
1. Aprimorar modelo de ML para geração de conteúdo:
- Implementar GANs para criação de ativos 3D
- Desenvolver sistema de NLP para geração de cenas a partir de texto
2. Criar sistema de personagens:
- Implementar modelos de personagens com animação esquelética
- Desenvolver IA básica para comportamento e navegação
3. Implementar consciência espacial e interação:
- Desenvolver sistema de interação com objetos
- Implementar detecção e resposta a colisões
4. Aprimorar ferramentas de construção de mundos:
- Criar sistemas de geração procedural para paisagens, vegetação e estruturas
- Implementar ferramentas avançadas de manipulação e edição de cenas
Fase 5
IA Avançada e Experiência do Usuário
Duração: 6-7 meses
1. Implementar IA avançada para personagens:
- Desenvolver árvores de comportamento e algoritmos de decisão sofisticados
- Implementar geração de linguagem natural para diálogos
2. Aprimorar compreensão e geração de cenas:
- Melhorar modelo de ML para lidar com cenas mais complexas e diversas
- Implementar técnicas de transferência de estilo para estética
3. Desenvolver experiência e interface do usuário:
- Criar UI intuitiva para criação e manipulação de cenas
- Implementar recursos de colaboração em tempo real
4. Otimizar desempenho:
- Implementar sistemas de nível de detalhe (LOD)
- Otimizar renderização e simulações físicas para diferentes hardwares
Fase 6
Lançamento Alpha e Iteração
Duração: 3-4 meses
1. Implementar geração de experiências por prompt:
- Desenvolver interface de linguagem natural para criação de cenas
- Integrar modelos de ML para interpretar e executar prompts
2. Criar primeiras experiências jogáveis:
- Desenvolver jogos e cenários interativos de exemplo
- Implementar mecânicas e sistemas básicos de gameplay
3. Estabelecer ciclo de feedback e iteração:
- Desenvolver sistemas de análise e telemetria
- Criar canais de feedback e ferramentas de reporte de bugs
4. Otimizar e polir:
- Realizar testes extensivos e correção de bugs
- Otimizar desempenho em vários dispositivos e plataformas
Fase 7
Beta e Desenvolvimento do Ecossistema
Duração: 4-5 meses
1. Implementar suporte a mods e SDK:
- Desenvolver arquitetura de plugins para conteúdo criado por usuários
- Criar documentação e exemplos para desenvolvedores terceiros
2. Aprimorar capacidades multiplayer:
- Implementar camada de rede para experiências multiplayer em tempo real
- Desenvolver infraestrutura de servidores para hospedagem de mundos criados por usuários
3. Melhorar ferramentas de criação de conteúdo:
- Desenvolver ferramentas de design assistidas por IA mais avançadas
- Implementar controle de versão e colaboração para conteúdo criado por usuários
4. Estabelecer marketplace e recursos de compartilhamento:
- Desenvolver sistema para usuários compartilharem e monetizarem suas criações
- Implementar sistemas de curadoria e recomendação de conteúdo
Fase 8
Lançamento e Futuro
Duração: Contínuo
1. Lançamento oficial da Trinity:
- Finalizar todos os sistemas e recursos
- Garantir escalabilidade e estabilidade da infraestrutura
2. Melhoria e expansão contínuas:
- Atualizações regulares e novos recursos baseados no feedback dos usuários
- Treinamento e aprimoramento contínuo do modelo de ML
3. Crescimento do ecossistema:
- Fomentar comunidade de desenvolvedores e criadores de conteúdo
- Estabelecer parcerias para integrações de conteúdo e tecnologia
4. Pesquisa e desenvolvimento:
- Explorar integração de tecnologias emergentes (ex: VR/AR, háptica)
- Investigar técnicas avançadas de IA para simulação de mundos mais realistas e dinâmicos