Block3

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

Conectează Portofelul

Selectează metoda de plată