Юлия Ермолаева: новый стандарт оценки процедурных миров без визуала

Создание большого игрового мира с горами, реками, городами и врагами стало возможным благодаря процедурной генерации. Но возникает непростой вопрос — как проверить, что этот мир качественный и работает так, как задумано? Обычно для этого используют визуальный осмотр и ручное тестирование. Однако, когда мир слишком велик или визуализация ещё недоступна, традиционные методы становятся малоэффективными. Именно с этой проблемой сталкиваются разработчики масштабных проектов.

На помощь приходит уникальный подход Юлии Ермолаевой — исследовательницы, которая не просто изучает геймдизайн, но и меняет его на практике, предлагая вместо привычного визуального осмотра анализ данных. Юлия доказывает: игровой мир можно «прочитать» без визуализации — анализируя числовые метрики, структуры и логику генерации. Это не просто технология — это новый взгляд на оценку качества игровых миров.

Юлия долго работала над этой идеей, сочетая научные исследования с практическим опытом. Она написала серию статей о том, как использовать нейросети и большие языковые модели в процедурной генерации игр, а также разработала собственную методику, которая уже помогает командам быстро и объективно проверять созданный контент.

Основная проблема, которую решает методика, — субъективность и масштабность визуального анализа. Когда мир небольшой, его можно обойти вручную. Но в больших open world-играх это попросту невозможно. Более того, ручное тестирование часто зависит от личного восприятия дизайнера, что не даёт стабильных и точных результатов.

Что же предлагает методика Ермолаевой? Она заменяет взгляд на мир как на картинку — взглядом как на набор данных. Локации в играх описываются графами, паттернами, числовыми параметрами. С помощью логирования, API и экспорта данных можно автоматизировать проверку проходимости, плотности ресурсов, логики квестов, наличия изолированных зон и множества других ключевых факторов. То есть ещё до появления первого 3D-визуала у разработчиков уже есть полный отчёт о сильных и слабых сторонах мира.

Практическая ценность подхода — чёткий алгоритм подготовки проекта, выбора метрик под жанр и правильного анализа результатов. Весь процесс можно автоматизировать и встроить в CI/CD, что удобно для крупных команд.

Юлия также показывает, как методика работает на разных примерах: анализ ландшафтов по высоте и проходимости, оценка городских районов и подземелий по топологии и разнообразию архитектурных паттернов, проверка баланса распределения врагов и ресурсов. Все эти данные позволяют выявлять критические ошибки и проблемные зоны ещё до появления визуала, что экономит время и ресурсы.

Разумеется, методика не заменяет художественную оценку — колорит, атмосферу и стиль пока сложно измерить аналитически. Но Юлия убеждена: именно с аналитики начинается новый этап развития геймдизайна. Она видит перспективы объединения своего подхода с AI-системами и большими языковыми моделями, чтобы получить ещё более глубокие и точные инструменты для диагностики и развития процедурных миров.

Этот подход важен для всей индустрии. Он позволяет ускорить продакшн, снизить зависимость от субъективных решений, масштабировать оценку для сложных open world-проектов. В эпоху, когда искусственный интеллект всё больше меняет разработку игр, такие инновации закладывают фундамент нового, более точного и надёжного геймдизайна — технического, но при этом человечного и креативного.

Автор: Евгения Половко