확장 된 가상 거래자, 전투기 및 우주 교황 ,EVE 온라인이해할 수없는 엉킴처럼 보일 수 있습니다. 이것은 결국 온라인 게임입니다. 자신을 은하계 폭군으로 재 해석하는 기업 변호사 . 이 게임은 실제 전투와 허구 전투의 경계가 자주 흐려집니다. . 이 게임은 인터넷을 통해 50 만 명의 플레이어가 거주하는 원격 서버 센터에 보이지 않는 제국이 세워진 게임입니다.
그러나 이것은 또한 게임 플레이의 접힌 부분에서 실제 과학적 진보가 이루어질 수있는 게임이기도합니다. 한쪽 모서리EVE 온라인우주는 프로젝트 발견 : 약 3 년 전 물리학 자와 소프트웨어 엔지니어가 비디오 게임이 사회적 이익을위한 힘이 될 가능성에 대해 고민하면서 시작된 이니셔티브입니다. 플레이어의 행동이 게임 내 발전을 위해서만 사용되지 않고 실험실과 동료 평가 저널에 파급되면 어떻게 될까요?
제네바, 2014 : 대학 연구원 Bernard Revaz와 IT 전문가 Attila Szantner가 술을 마시기 위해 만났습니다. 연말까지 그들은 대규모 멀티 플레이어 온라인 과학 (MMOS), 과학자와 게임 개발자를 연결하는 회사. 2016 년에는 다음과 공동으로 Project Discovery를 시작했습니다.EVE 온라인; 플레이어에게 암기적인 작업이 주어 지지만 과학 연구에 실제적으로 영향을 미치는 광대 한 커뮤니티의 특별한 주머니입니다.
게임 디자이너는 플레이어가 상당히 반복적 인 작업에 참여하도록하는 방법에 대한 도전을 해결합니다. Szantner는 같은 날 아침에 Project Discovery와의 작업으로 Lovie Award를받을 예정인 런던 호텔 바에서 저에게 말합니다. 많은 게임에서 당신이하는 일은 같은 작업을 반복해서 반복하는 것입니다. 시민 과학에서 우리는 동일한 설정을 가지고 있습니다. 우리는 데이터를 분석해야하고 기본적으로 수십만 번 같은 일을하고 있습니다.
Project Discovery의 첫 번째 목표는이브50 만 명 정도의 플레이어가 인간 세포의 모든 단백질을 매핑하는 스웨덴 기반 프로그램 인 HPA (Human Protein Atlas)를 지원합니다. 이 미니 게임에는 HPA 데이터베이스에서 약 250,000 개의 현미경 이미지를 선별하여 플레이어가 핵에서 미토콘드리아에 이르기까지 다양한 세포 구조를 식별하고 분류하는 작업이 포함되었습니다. 충분한 플레이어가 특정 이미지에 동의하면 HPA 뒤의 연구원에게 전달되었습니다.
인간은 시각적 패턴 인식에 능숙한 것으로 알려져 있습니다.
HPA의 Cell Atlas 이사 인 Emma Lundberg는 인간은 시각적 패턴 인식에 능숙한 것으로 알려져 있습니다. 우리는 이미지 패턴을 분류하는 데 많은 시간을 할애했고, 같은 작업에 게이머를 사용할 수 있는지 확인하는 것이 흥미로 웠습니다. 많은 연구자들이이 개념을 좋아하지만 고품질 데이터를 얻을 수있을 때까지 완전히 믿지 않을 것입니다.
(위 : Project Discovery의 세포 분류 미니 게임. 크레딧 : EVE Online)
Szantner는 자신의 팀이 플레이어가 전문 지식에 얽매이지 않고 더 넓은 게임의 이야기에 빠져들기에는 충분하지 않은 일련의 작업을 생각해 내고 싶었다고 말합니다.EVE 온라인의 제작자 인 Reykjavík 기반 스튜디오 CCP는 Project Discovery 작업에 내러티브 드레싱을 추가하고 이니셔티브에 참여한 것에 대한 게임 내 보상을 제공했습니다. 그러나 팀이 발견 한 것은 플레이어가 점수를 올리는 것보다 과학 연구에 기여하는 데 더 관심이 있다는 것입니다.
프로젝트 디스커버리를 위해 게임에 도입 된 특수 통화가 있었고 많은 사람들이 사용하지 않는 것을 보았습니다. 그들은 기여하고 싶었 기 때문에 그렇게하고있었습니다. 지금까지 가장 강력한 동기는 과학을 돕는 것입니다.
행성과 국경 지대
2017 년 7 월부터 Project Discovery는 두 번째 단계로 전환되었습니다. 단백질 매핑 대신 플레이어는 이제 우리 태양계 밖의 행성을 검색 (외계 행성). 이 이니셔티브는 1995 년 Didier Queloz와 함께 태양과 같은 별을 공전하는 최초의 외계 행성을 발견 한 Michel Mayor 교수와 협력했습니다. 시장의 후원으로 Project Discovery는 플레이어에게 CoRoT 망원경의 천문 데이터를 제공하여 잠재적 인 행성을 분류하도록 장려했습니다.
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이것은 플레이어에게 CoRoT 망원경으로 모니터링되는 160,000 개의 별 중 하나의 광도를 나타내는 그래프를 제공하는 미니 게임으로 변환됩니다. 몸 (잠재적 인 외계 행성)이 별 앞을 지나갈 때 빛이 떨어집니다. 플레이어는 주어진 기간 내에 이러한 하락을 식별해야합니다. 행성의 크기, 거리 및 궤도를 제안 할 수있는 정보입니다. Human Protein Atlas 이니셔티브와 마찬가지로 충분한 플레이어가 분류에 동의하면 이번에는 제네바 대학의 과학자들에게 전달됩니다.
(위 : 실제 게임 내 Michel Mayor. 출처 : ESO / Project Discovery)
Project Discovery의 외계 행성 사냥은 여전히 진행 중이지만 Szantner는 MMOS의 비디오 게임 시민 과학 작업이 다음으로 진행될 것이라고 생각합니까? 그는 EVE가 크라우드 소싱 데이터 분석과 완벽한 조화를 이루었고 과학적 진보에 대한 커뮤니티의 일반적인 열정으로 인해 쉽게 승리 할 수 있었지만 매우 다른 유형의 협업을 위해 물을 테스트하고 있다고 말했습니다.
제가 말할 수있는 회사가 하나 있습니다. Gearbox라고 그는 말합니다.보더 랜드가장 큰 타이틀입니다. Gearbox의 사장이자 창립자 인 Randy Pitchford는이 전체 개념의 열렬한 팬입니다. 그는 이것을 그들의 타이틀 중 하나로 만드는 데 매우 헌신적입니다. 관객과 게임 장르가 완전히 다르기 때문에 정말 관심이 있습니다. 그들은 매우 창의적이고 영리한 사람들이기 때문에 그들이 '예'라고 말하면 게임에 맞는 방식으로 할 것이라고 확신합니다.
시민 과학을 우주 기반 MMO에 맞추는 것과 1 인칭 슈팅 게임의 구조에 맞추는 것은 또 다른 일입니다. Glitchers와 같은 게임바다 영웅 퀘스트실제 연구 (이 경우 치매 연구)와 내비게이션 및 전투를 일치시킬 수있는 범위가 있음을 보여 주었지만, 이들은 특정 목적을 위해 만들어진 작은 게임 인 경향이 있습니다. 개발자는 다음과 같은 더 큰 게임에 어떻게 접근할까요?보더 랜드?
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우리는 주제에 구애받지 않는다고 Szantner는 말합니다. 우리는 플랫폼과 게임에 구애받지 않습니다. 저는 이것이 다양한 연구 프로젝트와 함께 다양한 유형의 게임에 통합 될 수 있다고 생각합니다. 세렝게티에서 동물을 발견하는 것은 아마도 적합하지 않을 것입니다.이브하지만 다른 게임에 넣을 수 있습니다.
저는 Szantner에게 과학 연구 외부에서 이러한 유형의 접근 방식을 사용할 수있는 범위가 있는지 물어 봅니다. 비디오 게임이 재난 구호와 같은 즉각적인 문제에 도움이 될 수 있습니까? 이것은 개념이지만 특정 군사 기지를 폭파하는 임무가있는 Call of Duty와 같은 게임을 상상할 수 있습니다. 그러면 지진으로 파괴 된 건물의 실제 이미지를 얻을 수 있습니다. 그는 연구 요소가 대상을 식별하는 것과 관련 될 수 있다고 설명합니다. 그 실제 사진.
정말 논란의 여지가 있지만 생명을 구한다면 ... 전쟁 게임도 이런 일에 기여할 수 있을까요?
전쟁 게임조차도 이런 일에 기여할 수 있습니까?
여기에는 음조 불균형의 요소가 분명히 있으며 Szantner는 자신의 기발한 아이디어가 여러 윤리적 및 도덕적 문제를 수반한다고 인정합니다. 하지만 그는 여전히 게임이 크라우드 소싱을 할 수있는 범위가 있다고 단호합니다. 이것이 생명을 구하는 도구가 될 수 있다는 것을 보여줄 수 있다면 그것은 아름답다고 생각합니다.
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(위 : Project Discovery의 외계 행성 사냥 미니 게임. 크레딧 : EVE Online)
적어도 지금은 비디오 게임 세계와 인간의 발전 사이의 만남의 지점은 시민 과학에 뿌리를두고 있으며, 그것조차도 초기 관계입니다. Lundberg는 AI 기반 이미지 분석에 대한 플레이어 기반 분류의 성공 여부를 조사하는 논문을 발표 할 예정이며 Project Discovery와 HPA의 Cell Atlas 공동 작업의 결과는 아직 밝혀지고 있습니다. 이와 같은 논문의 출판은 시민 과학의 새로운 개념의 토대가 될 수있을뿐만 아니라 비디오 게임이 무엇인지에 대한 새로운 아이디어를 제시 할 수 있습니다.
우리 논문에서 우리는 인간과 AI가 서로 다른 일을 잘한다는 것을 보여줍니다. 영리한 게임 디자인과 게이머 결과를 머신 러닝에 직접 통합하면 미래의 시민 과학 프로젝트가 대규모 과학 프로젝트에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.
수정 : 원본 기사는 최초의 디스커버리 게임 프로젝트에 1,300 만 개의 현미경 이미지가 포함되어 있다고 명시했습니다. 이것은 게임이 실제로 1,300 만 개의 이미지로 구성된 Human Protein Atlas 데이터베이스에서 선택한 250,000 개의 이미지를 포함하고 있음을 반영하도록 변경되었습니다.
