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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Scalable AI-driven Framework for Comprehensive Gameplay Characterization

Descripción del proyecto

Información basada en datos sobre la jugabilidad y la experiencia del jugador

En el panorama actual de los videojuegos, en rápida evolución, comprender la compleja relación entre la mecánica del juego y la experiencia del jugador plantea retos importantes. Los métodos tradicionales flaquean debido a la fragmentación de los conjuntos de datos y a las dificultades para alinear los datos de juego humanos y los de la inteligencia artificial. El proyecto GAMECHAR, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende crear metodologías escalables y basadas en datos, así como normalizar la caracterización de la jugabilidad, proporcionando herramientas para analizar diversos videojuegos de forma exhaustiva. El proyecto proporcionará un rico repositorio de datos de jugabilidad y una inteligencia artificial capaz de realizar pruebas automatizadas, mejorando la evaluación de la jugabilidad. La iniciativa no solo pretende mejorar la calidad de los juegos para satisfacer las necesidades de la sociedad, sino que también se ajusta a los objetivos de la Unión Europea en materia de excelencia de la inteligencia artificial y salud digital, lo que podría influir en las prácticas reguladoras para mitigar los videojuegos abusivos.

Objetivo

GAMECHAR addresses a critical gap in gameplay characterization of video games by developing scalable, data-driven methods that link gameplay mechanics to player experiences. Current methodologies face limitations due to fragmented approaches, small datasets, and challenges in comparing human-generated and AI-generated gameplay data. Existing tools struggle to standardize the characterization of gameplay, making it difficult to extract meaningful insights from diverse games. Additionally, the emergent and interactive nature of gameplay requires systematic, scalable solutions for comprehensive analysis.

To overcome these challenges, GAMECHAR will develop innovative methodologies to characterize gameplay data, establishing standardized descriptors and classification models. This approach will automate gameplay data collection, processing, and feature engineering, enabling researchers and developers to distinguish between restorative and harmful gameplay. The project will contribute to gameplay evaluation and advance the quality of gameplay developed to address societal needs, e.g. healthcare. The project contributes to the EU goals for AI excellence and digital health.

Key outcomes will include a comprehensive gameplay data repository, AI agents capable of automated gameplay testing, and classification models that generalize across different game environments. Methods and processes will provide researchers with tools for gameplay analysis, enabling more effective comparative studies and predictors of player experience. The PI’s pathways to regulatory authorities have the potential for broad societal impact, applying the developed approach in policy and regulation of exploitative gameplay.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Este proyecto aún no se ha clasificado con EuroSciVoc.
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Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2025-STG

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Institución de acogida

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Aportación neta de la UEn
€ 1 500 000,00
Dirección
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Países Bajos
Región
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 1 500 000,00

Beneficiarios (1)