Hartă
Faza 1
Baza și infrastructura ML
Durată: 2-3 luni
1. Configurează infrastructura de bază:
- Stabilește mediul de cloud computing (ex: AWS, Google Cloud)
- Configurează sisteme de calcul distribuite pentru antrenarea ML
- Configurează sistemul de stocare și de management al datelor
2. Dezvoltă arhitectura inițială a modelului ML:
- Proiectează arhitectura rețelei neuronale pentru înțelegerea scenelor 3D
- Implementează modelul de antrenare de bază
3. Creează sistemul de ingestie date:
- Dezvoltă API-uri pentru filmările de gameplay ale utilizatorilor
- Implementează algoritmi de preprocesare și curățare date
- Configurează validarea și asigurarea calității datelor
4. Stabilește controlul versiunilor și modele CI/CD:
- Configurează depozite Git
- Implementează testarea automată și fluxuri de lucru pentru implementare
Faza 2
Antrenare date și transparență
Durată: 3-4 luni
1. Implementează un sistem transparent de antrenare date:
- Dezvoltă urmărirea pentru proveniența datelor
- Creează tablou de bord al utilizatorilor pentru monitorizarea contribuțiilor de date
- Implementează măsuri de anonimizare și protecție a confidențialității datelor
2. Îmbunătățește antrenarea modelului ML:
- Ajustează arhitectura modelului pe baza rezultatelor inițiale
- Implementează transferul de învățare din modele pre-antrenate
- Dezvoltă tehnici de augmentare date
3. Creează unelte inițiale de adnotare date:
- Dezvoltă o interfață de utilizatori pentru etichetarea și descrierea conținutului încărcat
- Implementează sugestii semi-automate pentru adnotare
4. Stabilește metrici de evaluare a modelului ML:
- Definește KPI (indicatori cheie de performanță) pentru calitatea modelului
- Implementează modele automate de evaluare
Faza 3
Motor de simulare 3D de bază
Durată: 4-5 luni
1. Dezvoltă componentele de bază ale motorului 3D:
- Implementează pipeline-ul de randare (OpenGL sau Vulkan)
- Creează simulare fizică de bază
- Dezvoltă un sistem de management al graficelor și obiectelor
2. Integrează modelul ML cu motorul 3D:
- Implementează pipeline de inferență pentru generare de scene în timp real
- Dezvoltă sistem pentru încărcarea dinamică a conținutului generat de ML
3. Creează unelte de bază pentru construirea lumilor:
- Dezvoltă sistem simplu de generare teren
- Implementează unelte de plasare și manipulare obiecte
4. Stabilește pipeline-ul de asseturi:
- Creează sistem pentru import și optimizare modele 3D
- Implementează managementul texturilor și materialelor
Faza 4
Generare de conținut AI
Durată: 5-6 luni
1. Îmbunătățește modelul ML pentru generarea conținutului:
- Implementează GAN-uri (rețele generative adverse) pentru crearea de asseturi 3D
- Dezvoltă un sistem NLP (procesarea limbajului natural) pentru generarea text-to-scene
2. Creează sistem de personaje:
- Implementează modele de personaje cu animație scheletică
- Dezvoltă AI de bază pentru comportamentul personajelor și găsirea rutelor
3. Implementează conștientizarea spațială și interacțiunea:
- Dezvoltă un sistem de interacțiune al obiectelor
- Implementează detecția și răspunsul la coliziuni
4. Îmbunătățește uneltele de construire a lumilor:
- Creează sisteme de generare procedurală pentru peisaje, vegetație și structuri
- Implementează unelte mai avansate de manipulare a obiectelor și editare de scene
Faza 5
AI avansat și experiența utilizatorului
Durată: 6-7 luni
1. Implementează AI avansat pentru personaje:
- Dezvoltă arbori de comportament și algoritmi de decizie sofisticați
- Implementează generarea de limbaj natural pentru dialogul personajelor
2. Îmbunătățește înțelegerea și generarea scenelor:
- Îmbunătățește modelul ML pentru a gestiona scene complexe și diverse
- Implementează tehnici de transfer de stil pentru estetica scenelor
3. Dezvoltă experiența și interfața utilizatorului:
- Creează UI intuitiv pentru crearea și manipularea scenelor
- Implementează funcții de colaborare în timp real
4. Optimizează performanța:
- Implementează sisteme LOD (nivel de detaliu)
- Optimizează randarea și simularea fizică pentru diverse configurări hardware
Faza 6
Lansare Alpha și iterație
Durată: 3-4 luni
1. Implementează generarea de experiențe pe bază de prompt:
- Dezvoltă o interfață de limbaj natural pentru crearea scenelor
- Integrează modele ML pentru interpretarea și execuția prompturilor de la utilizatori
2. Creează primele experiențe jucabile:
- Dezvoltă jocuri demo și scenarii interactive
- Implementează mecanici și sisteme de gameplay de bază
3. Stabilește bucla de feedback și iterație:
- Dezvoltă sisteme de analiză și telemetrie
- Creează canale de feedback de la utilizatori și unelte de raportare bug-uri
4. Optimizează și rafinează:
- Testează extensiv și repară bug-uri
- Optimizează performanța pe diverse dispozitive și platforme
Faza 7
Dezvoltare beta și ecosistem
Durată: 4-5 luni
1. Implementează suport pentru moduri și SDK:
- Dezvoltă arhitectură de plugin pentru conținut creat de utilizatori
- Creează documentație și exemple pentru dezvoltatori terți
2. Îmbunătățește capacitățile multiplayer:
- Implementează sectorul de networking pentru experiențe multiplayer în timp real
- Dezvoltă infrastructura de server pentru găzduirea lumilor create de utilizatori
3. Îmbunătățește uneltele de creare conținut:
- Dezvoltă unelte AI de design mai avansate
- Implementează controlul versiunilor și funcții de colaborare pentru conținut creat de utilizatori
4. Stabilește marketplace și funcții de sharing:
- Dezvoltă un sistem pentru ca utilizatorii să partajeze și să monetizeze creațiile
- Implementează sisteme de organizare și recomandare de conținut
Faza 8
Lansare și viitor
Durată: Continuă
1. Lansare oficială Trinity:
- Finalizează toate sistemele și funcțiile
- Asigură scalabilitatea și stabilitatea infrastructurii
2. Îmbunătățire și extindere continuă:
- Actualizări frecvente și funcții noi pe baza feedbackului de la utilizatori
- Antrenare și rafinare continuă a modelului ML
3. Creșterea ecosistemului:
- Dezvoltă comunitatea de developeri și creatori de conținut
- Stabilește parteneriate pentru integrare de conținut și tehnologie
4. Cercetare și dezvoltare:
- Explorează integrarea tehnologiilor emergente (ex: VR/AR, sisteme haptice)
- Investighează tehnici AI avansate pentru simulare de lumi mai realiste și mai dinamice