YGG está integrando inteligência artificial (IA) e modelos de aprendizado de máquina (ML) para melhorar significativamente as experiências dos jogadores, especificamente através do aprimoramento da correspondência de missões e de uma classificação de jogadores mais precisa. Ao analisar grandes quantidades de dados on-chain e off-chain, a YGG pode criar experiências personalizadas e baseadas em dados que otimizam o engajamento dos jogadores e garantem uma compensação justa com base em habilidades verificáveis.
No cenário em rápida evolução dos jogos Web3, eficiência e personalização são essenciais para reter jogadores e otimizar o potencial de ganhos. Yield Guild Games (YGG) está liderando o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina para ir além da simples gestão manual de guildas, criando um ecossistema mais inteligente e dinâmico para sua comunidade global de jogadores.
O Problema da Gestão Manual
Combinar manualmente milhares de jogadores com as missões, jogos ou oportunidades de bolsa certas é ineficiente e muitas vezes leva a resultados subótimos. Jogadores podem ser colocados em jogos que não correspondem ao seu nível de habilidade ou interesses, resultando em baixo engajamento e ativos desperdiçados.
IA e aprendizado de máquina oferecem uma solução escalável que personaliza a experiência de jogo Web3.
Como o ML Otimiza a Correspondência de Missões
A YGG utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para atuar como um motor de correspondência de empregos personalizado, conectando jogadores com as oportunidades mais adequadas disponíveis no ecossistema.
Correspondência Baseada em Habilidade: Modelos de ML analisam os dados do gráfico de reputação on-chain de um jogador—incluindo histórico de jogos, pontuações ELO, conquistas e desempenho passado—para determinar sua expertise. Eles então combinam jogadores com missões ou jogos onde suas habilidades específicas estão em alta demanda.
Análise Comportamental: A IA pode prever preferências e padrões de engajamento dos jogadores. Um jogador que consistentemente se destaca em jogos de estratégia pode ser direcionado para novas oportunidades em jogos de estratégia, aumentando a probabilidade de sucesso e prazer.
Alocação Ótima de Ativos: Os modelos otimizam a implantação dos ativos NFT da YGG. Eles garantem que ativos de alto valor sejam combinados com jogadores mais propensos a maximizar o rendimento, aumentando a eficiência de capital para toda a guilda.
Como o ML Melhora a Classificação de Jogadores
Sistemas de classificação tradicionais (como ELO) são frequentemente específicos de jogos e não se transferem entre plataformas. O sistema de classificação aprimorado por IA da YGG cria uma reputação de jogador mais holística e verificável.
Reputação Interjogos: Modelos de ML normalizam dados de habilidade de diferentes jogos para criar uma classificação de jogadores universal e on-chain. Isso vai além do simples ELO para uma pontuação abrangente de confiabilidade e habilidade.
Calibração Dinâmica: Os modelos ajustam constantemente as classificações dos jogadores com base no desempenho recente e nas entradas de dados, garantindo que o gráfico de reputação permaneça preciso e atualizado em tempo real.
Anti-Smurfing e Justiça: A IA pode detectar anomalias indicativas de "smurfing" (jogadores altamente habilidosos usando novas contas) ou outras formas de manipulação. Isso garante competição justa e mantém a integridade do sistema de classificação.
O Futuro: Um Ecossistema Mais Inteligente e Justo
A integração da IA nas operações centrais da YGG cria uma economia de jogos mais eficiente, personalizada e justa. Ao combinar inteligentemente jogadores com oportunidades e criar classificações verificáveis e baseadas em dados, a YGG está construindo uma infraestrutura mais inteligente que maximiza o valor para cada participante no cenário global de jogos Web3.
