Foaie de parcurs
Faza 1
Infrastructură de bază și ML
Durată: 2-3 luni
1. Configurează infrastructura de bază:
- Stabilește mediul de cloud computing (ex: AWS, Google Cloud)
- Configurează sisteme distribuite pentru antrenare ML
- Configurează stocarea și managementul datelor
2. Dezvoltă arhitectura inițială a modelului ML:
- Proiectează arhitectura rețelei neuronale pentru înțelegerea scenelor 3D
- Implementează pipeline-ul de antrenare de bază
3. Creează sistemul de ingestie date:
- Dezvoltă API-uri pentru upload gameplay utilizator
- Implementează algoritmi de preprocesare și curățare date
- Configurează validarea și asigurarea calității datelor
4. Stabilește controlul versiunilor și CI/CD:
- Configurează repository-uri Git
- Implementează testare automată și workflow-uri de deployment
Faza 2
Antrenare date și transparență
Durată: 3-4 luni
1. Implementează sistem transparent de antrenare date:
- Dezvoltă tracking pentru proveniența datelor
- Creează dashboard pentru monitorizarea contribuțiilor
- Implementează măsuri de anonimizare și protecție a datelor
2. Îmbunătățește antrenarea modelului ML:
- Ajustează arhitectura modelului pe baza rezultatelor inițiale
- Implementează transfer learning din modele pre-antrenate
- Dezvoltă tehnici de augmentare date
3. Creează unelte inițiale de adnotare date:
- Dezvoltă interfață pentru etichetarea și descrierea conținutului uploadat
- Implementează sugestii semi-automate pentru adnotare
4. Stabilește metrici de evaluare ML:
- Definește KPI pentru calitatea modelului
- Implementează pipeline-uri automate de evaluare
Faza 3
Motor 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 sistem de management al scenelor și obiectelor
2. Integrează modelul ML cu motorul 3D:
- Implementează pipeline de inferență pentru generare scenă în timp real
- Dezvoltă sistem pentru încărcarea dinamică a conținutului generat de ML
3. Creează unelte de world-building de bază:
- Dezvoltă sistem simplu de generare teren
- Implementează unelte de plasare și manipulare obiecte
4. Stabilește pipeline-ul de asset-uri:
- 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 generare conținut:
- Implementează GAN-uri pentru crearea de asset-uri 3D
- Dezvoltă sistem NLP pentru generare scenă din text
2. Creează sistem de personaje:
- Implementează modele de personaje cu animație scheletică
- Dezvoltă AI de bază pentru comportament și pathfinding
3. Implementează conștientizare spațială și interacțiune:
- Dezvoltă sistem de interacțiune obiecte
- Implementează detecție și răspuns la coliziuni
4. Îmbunătățește uneltele de world-building:
- Creează sisteme de generare procedurală pentru peisaje, vegetație și structuri
- Implementează unelte avansate de manipulare și editare scenă
Faza 5
AI avansat și experiență utilizator
Durată: 6-7 luni
1. Implementează AI avansat pentru personaje:
- Dezvoltă arbori de comportament și algoritmi de decizie sofisticați
- Implementează generare de limbaj natural pentru dialog
2. Îmbunătățește înțelegerea și generarea scenelor:
- Îmbunătățește modelul ML pentru scene complexe și diverse
- Implementează tehnici de transfer de stil pentru estetică
3. Dezvoltă experiența și interfața utilizatorului:
- Creează UI intuitiv pentru crearea și manipularea scenelor
- Implementează colaborare în timp real
4. Optimizează performanța:
- Implementează sisteme LOD
- Optimizează randarea și simularea fizică pentru diverse hardware
Faza 6
Lansare Alpha și iterație
Durată: 3-4 luni
1. Implementează generarea de experiențe pe bază de prompt:
- Dezvoltă interfață de limbaj natural pentru crearea scenelor
- Integrează modele ML pentru interpretarea și execuția prompturilor
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 și raportare bug-uri
4. Optimizează și rafinează:
- Testează și repară bug-uri extensiv
- Optimizează performanța pe diverse dispozitive și platforme
Faza 7
Beta și dezvoltare 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 capabilitățile multiplayer:
- Implementează layer de networking pentru multiplayer în timp real
- Dezvoltă infrastructură server pentru găzduirea lumilor create de utilizatori
3. Îmbunătățește uneltele de creare conținut:
- Dezvoltă unelte AI de design mai avansate
- Implementează control versiuni și colaborare pentru conținut creat de utilizatori
4. Stabilește marketplace și funcții de sharing:
- Dezvoltă sistem pentru partajarea și monetizarea creațiilor
- Implementează sisteme de curatare și recomandare 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 regulate și funcții noi pe baza feedback-ului
- 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, haptics)
- Investighează AI avansat pentru simulare de lumi mai realiste și dinamice