Юлія Єрмолаєва: новий стандарт оцінки процедурних світів без візуалу

Створення великого ігрового світу з горами, річками, містами та ворогами стало можливим завдяки процедурній генерації. Але виникає складне питання — як перевірити, що цей світ якісний і працює за задумом? Зазвичай використовують візуальний огляд і ручне тестування. Проте коли світ надто великий або візуалізація ще недоступна, традиційні методи стають малоефективними. Саме з цією проблемою стикаються розробники масштабних проєктів.

Тут на допомогу приходить унікальний підхід від Юлії Єрмолаєвої — дослідниці, яка не просто вивчає, а й практично змінює геймдизайн, пропонуючи замість звичного огляду світу… аналітику даних. Вона показує, що ігровий світ можна «прочитати» без візуалізації — аналізуючи числові метрики, структури та логіку генерації. Це не просто технологія — це новий погляд на те, як можна оцінювати якість ігрових світів.

Юлія довго працювала над цією ідеєю, поєднуючи наукові дослідження з практичним досвідом. Вона написала низку статей про те, як можна використовувати нейромережі і великі мовні моделі для процедурної генерації ігор, а також розробила власну методику, що вже допомагає командам швидко і об’єктивно перевіряти створений контент.

Основна проблема, яку вирішує методика — суб’єктивність та масштабність візуального аналізу. Коли світ маленький, можна все обійти і перевірити вручну. Але у великих open world-іграх це просто неможливо. І головне — ручне тестування часто залежить від особистого бачення дизайнера, що не дає стабільних і точних результатів.

Що ж пропонує методика Єрмолаєвої? Вона замінює погляд на світ як на картинку — на погляд як на набір даних. Локації в іграх описуються графами, патернами, числовими параметрами. За допомогою логування, API та експорту даних можна автоматизувати перевірку прохідності, щільності ресурсів, логіки квестів, наявності ізольованих зон і багатьох інших важливих факторів. Тобто, перш ніж з’явиться перший 3D-візуал, розробники вже матимуть повний звіт про сильні й слабкі сторони світу.

Практична цінність підходу — чіткий алгоритм для підготовки проєкту, вибору метрик під жанр і правильного аналізу результатів. Весь процес можна автоматизувати та інтегрувати в CI/CD, що зручно для великих команд.

Юлія також демонструє, як методика працює на різних прикладах: аналіз ландшафтів за висотою і прохідністю, оцінка міських районів і підземель за топологією та різноманітністю архітектурних патернів, перевірка балансу розподілу ворогів і ресурсів. Всі ці дані допомагають виявити критичні помилки і проблемні зони ще до появи візуалу, що економить час і ресурси.

Звичайно, методика не замінить художню оцінку — колорит, атмосферу і стиль поки що важко «поміряти» аналітично. Але Юлія впевнена: саме з аналітики починається новий етап розвитку геймдизайну. Вона бачить перспективи, як поєднати свій підхід із AI-системами і великими мовними моделями, щоб отримати ще глибші й точніші інструменти для діагностики та розвитку процедурних світів.

Цей підхід важливий для всієї індустрії. Він дозволяє прискорити production, зменшити залежність від суб’єктивних рішень, масштабувати оцінку для складних open world-проєктів. У час, коли штучний інтелект все більше змінює розробку ігор, такі інновації закладають фундамент нового, більш точного і надійного геймдизайну — технічного, але водночас зберігаючи людяність і креативність.

Автор: Євгенія Половко