YGG sta integrando modelli di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) per migliorare significativamente le esperienze dei giocatori, in particolare attraverso un abbinamento delle missioni potenziato e un ranking dei giocatori più accurato. Analizzando enormi quantità di dati on-chain e off-chain, YGG può creare esperienze personalizzate e basate sui dati che ottimizzano l'impegno dei giocatori e garantiscono una compensazione equa basata su abilità verificabili.
Nel panorama in rapida evoluzione del gioco Web3, l'efficienza e la personalizzazione sono fondamentali per trattenere i giocatori e ottimizzare il potenziale di guadagno. Yield Guild Games (YGG) sta pionierando l'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per andare oltre la semplice gestione manuale delle gilde, creando un ecosistema più intelligente e dinamico per la sua comunità globale di giocatori.
Il Problema con la Gestione Manuale
Abbinare manualmente migliaia di giocatori con le giuste missioni, giochi o opportunità di borse di studio è inefficiente e spesso porta a risultati subottimali. I giocatori potrebbero essere collocati in giochi che non corrispondono al loro livello di abilità o interessi, portando a un basso coinvolgimento e a risorse sprecate.
L'IA e il machine learning offrono una soluzione scalabile che personalizza l'esperienza di gioco Web3.
Come l'ML ottimizza l'abbinamento delle missioni
YGG utilizza algoritmi di machine learning per fungere da motore di abbinamento di lavoro personalizzato, collegando i giocatori con le opportunità più adatte disponibili nell'ecosistema.
Abbinamento Basato sulle Abilità: I modelli ML analizzano i dati del grafico di reputazione on-chain di un giocatore—compresa la storia di gioco, i punteggi ELO, i traguardi e le prestazioni passate—per determinare la loro competenza. Poi abbinano i giocatori con missioni o giochi dove le loro specifiche abilità sono molto richieste.
Analisi Comportamentale: L'IA può prevedere le preferenze dei giocatori e i modelli di coinvolgimento. Un giocatore che eccelle costantemente nei giochi di strategia potrebbe essere indirizzato verso nuove opportunità di giochi strategici, aumentando la probabilità di successo e divertimento.
Ottimizzazione dell'Allocazione degli Asset: I modelli ottimizzano il dispiegamento degli asset NFT di YGG. Assicurano che gli asset di alto valore siano abbinati ai giocatori più propensi a massimizzare il rendimento, aumentando l'efficienza del capitale per l'intera gilda.
Come l'ML migliora il ranking dei giocatori
I sistemi di ranking tradizionali (come ELO) sono spesso specifici per il gioco e non si trasferiscono tra le piattaforme. Il sistema di ranking potenziato dall'IA di YGG crea una reputazione del giocatore più olistica e verificabile.
Reputazione Cross-Game: I modelli ML normalizzano i dati sulle abilità provenienti da diversi giochi per creare un ranking universale dei giocatori on-chain. Questo va oltre il semplice ELO per arrivare a un punteggio di affidabilità e abilità completo.
Calibrazione Dinamica: I modelli aggiustano costantemente i ranking dei giocatori in base alle prestazioni recenti e ai dati inseriti, garantendo che il grafico di reputazione rimanga accurato e aggiornato in tempo reale.
Anti-Smurfing e Giustizia: L'IA può rilevare anomalie indicative di "smurfing" (giocatori altamente qualificati che usano nuovi account) o altre forme di manipolazione. Questo garantisce una competizione leale e mantiene l'integrità del sistema di ranking.
Il Futuro: Un Ecosistema Più Intelligente e Giusto
L'integrazione dell'IA nelle operazioni fondamentali di YGG crea un'economia di gioco più efficiente, personalizzata e giusta. Abbinando intelligentemente i giocatori alle opportunità e creando ranking verificabili e basati sui dati, YGG sta costruendo un'infrastruttura più intelligente che massimizza il valore per ogni partecipante nel panorama globale dei giochi Web3.
