ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МЕТОДИ РЕДАГУВАННЯ ІГРОВИХ СЦЕН У СЕРЕДОВИЩАХ РОЗРОБКИ ВІДЕОІГОР

Анотація

Мета роботи. Метою статті є дослідження сучасних інтелектуальних методів редагування ігрових сцен у середовищах розробки відеоігор та визначення їх ролі в автоматизації процесів створення, модифікації й оптимізації ігрового контенту. Особливу увагу приділено підходам, що дозволяють підвищити ефективність роботи з великою кількістю об’єктів сцени, покращити продуктивність інтерактивних застосунків і зменшити обсяг ручного налаштування елементів віртуального середовища.

Методологія. У дослідженні використано методи теоретичного аналізу, узагальнення, систематизації та порівняння сучасних підходів до редагування ігрових сцен. Проаналізовано можливості застосування ієрархічних структур об’єктів, систем рівнів деталізації (LOD), процедурної генерації контенту, інтерактивних редакторів сцен, а також алгоритмів штучного інтелекту, машинного навчання, навчання з підкріпленням і генеративних моделей. Окремо розглянуто функціональні можливості сучасних середовищ розробки, зокрема Unity та Unreal Engine, а також використання структурованих форматів даних, зокрема JSON, для збереження, передачі й обробки інформації про об’єкти сцени.

Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у систематизації інтелектуальних підходів до редагування ігрових сцен як окремого напряму в межах сучасних GameDev-технологій. У статті узагальнено взаємозв’язок між алгоритмами штучного інтелекту, засобами процедурної генерації, методами автоматизованого налаштування параметрів сцени та інструментами адаптивної модифікації ігрового середовища. На відміну від підходів, що зосереджуються лише на генерації контенту, у роботі акцентовано увагу саме на інтелектуальному редагуванні вже сформованих сцен, їх оптимізації та підтримці дизайнерських рішень у процесі розробки відеоігор.

Висновки. Встановлено, що використання інтелектуальних методів редагування ігрових сцен дозволяє підвищити ефективність розробки, скоротити витрати часу на ручне налаштування, оптимізувати використання обчислювальних ресурсів і покращити якість кінцевого продукту. Застосування алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання відкриває можливості для автоматизованого розміщення об’єктів, адаптації поведінки елементів у реальному часі та створення більш варіативних і реалістичних ігрових середовищ. Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості їх використання під час розробки сучасних відеоігор, зокрема у середовищах, орієнтованих на масштабоване та продуктивне редагування сцен.

References

1.    Smith, G., Whitehead, J., & Mateas, M. (2010). Tanagra: A mixed-initiative level design tool. In Proceedings of the Fifth International Conference on the Foundations of Digital Games (pp. 209–216). New York: ACM. https://doi.org/10.1145/1822348.1822376

2.    Smith, G., Whitehead, J., & Mateas, M. (2011). Tanagra: Reactive planning and constraint solving for mixed-initiative level design. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, 3(3), 201–215.

3.    Shaker, N., Togelius, J., & Nelson, M. J. (2016). Procedural content generation in games. Cham: Springer.

4.    Summerville, A., Snodgrass, S., Guzdial, M., Holmgård, C., Hoover, A. K., Isaksen, A., Nealen, A., & Togelius, J. (2018). Procedural content generation via machine learning (PCGML). IEEE Transactions on Games, 10(3), 257–270. https://doi.org/10.1109/TG.2018.2846639

5.    Liu, J., Snodgrass, S., Khalifa, A., Risi, S., Yannakakis, G. N., & Togelius, J. (2021). Deep learning for procedural content generation. Neural Computing and Applications, 33, 19–37. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06103-8

6.    Baldwin, A., Johnson, D., & Wyeth, P. (2022). Evaluating mixed-initiative procedural level design tools using a triple-blind mixed-method user study. IEEE Transactions on Games, 14(2), 228–239. https://doi.org/10.1109/TG.2021.3086215

7.    Giacomello, E., Lanzi, P. L., & Loiacono, D. (2019). DOOM level generation using generative adversarial networks. In 2019 IEEE Conference on Games (CoG). https://doi.org/10.1109/CIG.2019.8848021

8.    Green, M. C., Khalifa, A., Barros, G. A. B., Neff, M., & Togelius, J. (2022). Let’s make games together: Explainability in mixed-initiative co-creative game design. In 2022 IEEE Conference on Games (CoG) (pp. 638–645). https://doi.org/10.1109/CoG51982.2022.9893636

9.     Maleki, H., Zhao, J., & Shaker, N. (2024). Procedural content generation in games: A survey with insights on emerging LLM-based methods. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, 20(1). https://doi.org/10.1609/aiide.v20i1.31877

10. Zhang, J. (2024). Research on virtual scene design methods for Unity3D games. In Proceedings of the 3rd International Conference on Art Design and Digital Technology. https://doi.org/10.4108/eai.24-5-2024.2350033

11.Epic Developer Community. (2025). Procedural Content Generation Framework in Unreal Engine. Retrieved from https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/procedural-content-generation--framework-in-unreal-engine

12. Trofymenko, O. H., Dyka, A. V., Loboda, Yu. V., Toloknov, A. M., & Bondarenko, M. V. (2025). Alhorytmy shtuchnoho intelektu v rozrobtsi ihor [Artificial intelligence algorithms in game development]. Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika, 3(27), 109–119. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.701

13. Obydalo, O. S., & Ponomarova, S. V. (2025). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v ihrovykh zastosunkakh [Use of artificial intelligence in gaming applications]. In Radioelektronika ta molod u XXI stolitti: materialy 29-ho Mizhnarodnoho molodizhnoho forumu (Vol. 6, pp. 475–477). Kharkiv: KhNURE

14. Tkachenko, O., & Mamaiev, A. (2024). Vykorystannia shtuchnoho intelektu pid chas formuvannia prostoru kompiuternykh ihor [The use of artificial intelligence in shaping the space of computer games]. Tsyfrova platforma: informatsiini tekhnolohii v sotsiokulturnii sferi, 7(1), 97–109. https://doi.org/10.31866/2617-796X.7.1.2024.307012