Geri Dön

The role of machine learning in enhancing realism in unreal engine games

Unreal engine oyunlarında gerçekçiliği artırmada makine öğrenmesinin rolü

PDF İndir

  1. Tez No: 966100
  2. Yazar: İBRAHİM BERK ADIGÜZEL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Makine öğreniminin (ML) özellikle Unreal Engine 5 gibi geliştirme ortamları (IDE) aracılığıyla oyun üretim sürecinde uygulanma şekli, önemli derecede etkileyici ve gerçekçi dijital deneyimler geliştirmek için yenilikçi yöntemler sunmaktadır. Bu tez, makine öğrenimi ile oyun geliştirme süreci arasındaki ilişkisel kesişimi incelemekte ve makine öğrenimi yöntemlerinin oyun mekaniğine, oyuncu etkileşimlerine ve fizik tabanlı hareketlerin simülasyonuna nasıl katkı sağladığını araştırmaktadır. Ayrıca bu tez, rüzgar türbinlerinin bir simüle edilmiş ortamda hareket mekaniğine dair bir vaka çalışması da içermektedir. Bu çalışmada, Unreal Engine'in blueprint betikleme programlama yöntemi ile birlikte, blueprint'lerin Unreal Engine içinde çalıştırılabilmesi için C++ diliyle yazılmış kodlar da kullanılmıştır. Gerçek zamanlı bir makine öğrenimi algoritması, türbinin gövde ve kanat hareketlerini hesaplamak için C++ üzerinde kodlanmış ve bu simülasyon; rüzgar kaynağı, mesafe ve hız gibi gerçek dünya faktörleri ile gerçekleştirilmiştir. Bu hesaplama, rüzgar türbininin ürettiği güç miktarını etkilemektedir. Bu durum, tüm ML algoritmalarının, Unreal Engine 5'in oyun motoru içi fizik simülasyonları ve zaman ile birlikte uygulanmasının; görsel ortamları, gerçeklik düzeyini ve derin oyun ortamı mekaniklerini artırabileceğini göstermektedir. Bu çalışma, ML tabanlı simülasyonların, oyuncu davranışlarını ve çevresel etkileri yansıtan gerçek zamanlı bir şekilde gerçekleştirilebileceğini ve böylece oyun deneyiminin geliştirilebileceğini ortaya koymaktadır. Oyun, oyuncu davranışlarına tepki veren yapay zekâ destekli simülasyonları ve çevresel değişimlerle dinamik etkileşimleri kullanarak daha fazla etkileyicilik (immersiyon) sağlamaktadır. Son olarak, bu araştırma gerçek zamanlı makine öğrenimi algoritmalarının oyunlara aktarılmasındaki zorlukları da incelemekte, kaynak kullanımı ve performans optimizasyonları konusundaki potansiyel sorunları ortaya çıkarmakta ve gelişmiş ML ile yapay zekâ destekli oyun tasarımları, mekanikleri ve kodlamalarının geleceği hakkında içgörüler sunmaktadır. Bu tez ve proje, oyun yaşamında ML ve yapay zekâ algoritmalarının kullanımı konusunda bilgi artışı sağlamakta ve bu teknolojilerin gerçekçilik teknikleri için uyarlanmasına yönelik yenilikçi düşünceyle, oyun içi etkileşimlerin sınırlarını genişletmeyi ve sanal ortamlarda statik olmayan deneyimlere ulaşmayı hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

The way machine learning (ML) is applied in game production process, especially through development IDE such as the Unreal Engine 5, paves innovative methods for developing significant immersive and authentic digital experiences. This thesis inspects the relational intersection of machine learning and game development process with examination of spatial how machine learning methods lends to gameplay mechanics, player interactions, and simulates physics-based movements. Additionally this thesis also contains a case study about movement mechanics of wind turbines in a simulated environment, using Unreal Engine's blueprint scripting way of programming but also hardcode in C++ to make blueprints run into Unreal Engine's blueprint scripting. Used coded simulation using real time Machine Learning algorithm on C++ to calculate the turbine's body and blade movement and simulated it with real world factors such as wind source, distance and speed. This calculation impacts the amount of power that is produced by the wind turbine. This tells that applying these methods and technologies with all of ML algorithms, Unreal Engine 5's in engine physics simulations and time may enhance visual environments, fidelity and deep game environment mechanics. This work demonstrates that ML based simulations can be done in real time in a way that reflects player behaviors and environmental influences in the game thereby improving the gameplay experience. The game utilizes AI-driven simulations that respond to player behavior, as well as dynamic interactions with environmental changes, contributing to greater immersion. Finally, this research explores finds and includes the challenges for importing real time Machine Learning algorithms into games, uncovering the potential resource usage and performance optimizations, leads and provides insights into to potential future of advanced ML and AI powered game designs, mechanics and coding. This thesis and project provides an improvement in knowledge on using the ML and AI algorithms into the gaming part of life and innovative thinking of adapting these technologies for realism techniques to extend the limit of your in-game interactions and not Static experiences in virtual fronts.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    816000

    Dialogue for all: Crafting inclusive and humanized voice assistants for diverse populations through an interdisciplinary approach

    Herkes için diyalog: Farklı topluluklar için kapsayıcı ve insani sesli asistanlar oluşturmak üzerine disiplinler arası bir yaklaşım

    YELİZ YÜCEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU

  2. Tez No

    876232

    Baskı çoğaltma endüstrisine yönelik otonom tekliflendirme ve cihaz yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesi: Bir karar destek sisteminin tasarımı

    Evaluation of autonomous bidding and device management strategies for the print reproduction industry: The design of a decision support system

    DENİZ IŞIL ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN

  3. Tez No

    953724

    Ağ trafiği tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

    A comparative analysis of machine learning algorithms on network traffic forecasting

    BUSE DİLAN USLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  4. Tez No

    836752

    Backchannel prediction in human-robot interaction for engaging agents

    İnsan-robot etkileşiminde ilgi düzeyinin iyileştirilmesine yönelik arka-kanal sinyal kestirimi

    BEKİR BERKER TÜRKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN ERZİN

  5. Tez No

    917403

    Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods

    SENA NUR ADIYAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL

Geri Dön