16.02.2023

MarioGPT: KI kann aus Text Super-Mario-Levels bauen

Forscher:innen haben eine neue Anwendung für Künstliche Intelligenz (KI) im Game Design gefunden. Dabei kommt die Vorläufer-KI zu ChatGPT zum Einsatz.
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MarioGPT
(c) Pixabay

Ein dänisches Forschungsteam hat eine neue Methode gefunden, um KI im Game Design zu verwenden. Der „Text-To-Level“-Zugang verwandelt Textbausteine erstmals in Spiele-Levels. Forschungsobjekt war ein alter Bekannter: Super Mario Bros., der Nintendo-Kultklassiker aus den 80ern und 90ern.

Das dabei verwendete KI-Modell namens GPT-2 ist der Vorläufer zum Sprachverarbeitungsmodell von ChatGPT. Die Forscher:innen stellten zunächst die visuellen Bestandteile des Spiels – wie etwa Münzen oder Ziegelblöcke – in Text dar. Die Ansicht ähnelte dann ASCII-Symbolen.

KI als Game Changer im Game Design

Diese wiederum trainieren die KI. Der daraus entstandene Algorithmus MarioGPT kann daraufhin auf Textbefehle hin neue Levels kreieren. Die Methode könnte die Entwicklung von Spielen in Zukunft noch effizienter machen – und so zum Game Changer in der Branche werden, wie die Forscher:innen hoffen.

Eine gängige Methode in der Spielentwicklung ist PCG (Procedural Content Generation). Diese ermöglicht das automatisierte Kreieren von Spiele-Content wie etwa Charaktere, Landschaften und ganze Levels. Diese Methode erfordert allerdings zusätzliche manuelle Arbeit von Spielentwickler:innen, die den Spiele-Content beispielsweise noch feinzeichnen oder animieren müssen.

Unbegrenzte Spielewelten durch Text-To-Level-Ansatz

Eine generative KI wie GPT-2 hingegen könnte diese Aufgaben in Zukunft übernehmen. Die Untersuchung von Shyam Sudhakaran und seinem Team hat ergeben, dass der Text-To-Level-Zugang erstmals unbegrenzte Spielewelten auf kontrollierbare Art und Weise generieren kann.

Die Inhalte von Spielewelten, die Text-To-Level kreiert, sollen diverser, komplexer und eben auch unlimitiert sein. MarioGPT ist nach Angaben der Forscher:innen der erste Algorithmus, der auf diesem Modell basiert. Er soll eine weitere Automatisierung von Prozessen in der Spielentwicklung vorantreiben. Im nächsten Schritt will das Forschungsteam herausfinden, ob und wie der Algorithmus von menschlichem Feedback trainiert werden kann. So soll sich MarioGPT laufend weiterentwickeln und verbessern.

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© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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