Overwatch é um intenso jogo de ação em rede, de equipe contra equipe, jogado por milhões de jogadores em mais de 190 países. O jogo desafia as equipes a capturar mais objetivos do que seus oponentes contra o pano de fundo de paisagens urbanas fantásticas, usando uma variedade de ferramentas e personagens futurísticos. Em 2018, a Activision Blizzard, editora do Overwatch, lançou a temporada inaugural da Overwatch League, uma liga de esportes esportivos de jogadores profissionais que representam times baseados em cidades ao redor do mundo para competir por milhões em prêmios em dinheiro e pela supremacia da Overwatch League.
Em 2020, a IBM fez uma parceria com a Overwatch League como parceiro oficial de Cloud, IA, Machine Learning e Analytics, e começamos a trabalhar na construção do engajamento da IBM. Ao longo dessa parceria de vários anos, a IBM trará suas soluções e percepções baseadas em IA para a liga que envolverá um público global de novas maneiras. Para começar a correr, a IBM e a Blizzard decidiram ir atrás do maior desafio da liga: classificações.
Desafio nº 1 – Classificações
Em esportes tradicionais como o futebol americano, qualquer time é segmentado com base em duas funções funcionais, ataque e defesa. Normalmente, os jogadores que estão do lado ofensivo apenas atuam ou se especializam no ataque e da mesma forma para o lado defensivo. Conforme as funções ou posições dos jogadores surgem e mudam, determinar os melhores jogadores ofensivos e defensivos se torna mais difícil. Por exemplo, no ESPN Fantasy Football, os jogadores podem ser convocados para várias posições ou slots que acompanham seu desempenho no mundo real. Overwatch leva esse problema combinatório a outro nível. As combinações de funções, heróis, mapas e composição da equipe podem transformar instantaneamente as capacidades de um jogador de um segundo para o próximo minuto. Como resultado, determinar quem são os melhores jogadores em um segmento é extremamente desafiador.
Primeiro, vamos dar uma olhada nas regras. Overwatch é um jogo de Filmes, Séries, Games que tem três funções principais: dano (ataque), tanque (defesa) e suporte (principal responsabilidade é manter a equipe viva e na luta). Uma equipe de seis jogadores normalmente tem dois membros atribuídos a cada uma das funções. Dentro de cada função, há quase uma dúzia de personagens específicos que os jogadores podem escolher. A habilidade primária de cada personagem é focada no papel específico de bloqueio (tanque), ataque (dano) e cura (suporte).
Onde Overwatch fica complexo é que os personagens podem ter habilidades secundárias e, em alguns casos, habilidades terciárias que cruzam os papéis. Por exemplo, Brigitte (pronuncia-se brih-geet-teh) é um personagem na categoria de suporte que pode fornecer Pacotes de Reparo para curar companheiros de equipe danificados durante uma partida. Ela tem o Rocket Flail para balançar, eliminando os inimigos em combates de curta distância. E para adicionar a cereja no topo, Brigitte possui o Escudo de Barreira, uma arma de barreira de energia frontal que pode absorver o dano dos oponentes, protegendo a si mesma e seus companheiros de danos. Ela também pode usar este escudo para atordoar os oponentes com Shield Bash, imobilizando temporariamente o oponente para acabar com eles. Suporte, dano e tanque … tudo em um personagem!
Agora, com essa compreensão das capacidades de Brigitte e o fato de que existem seis outros personagens de apoio, cada um com combinações únicas de capacidades, como a Liga Overwatch vai determinar o melhor jogador de apoio na liga? Ou o melhor jogador de dano ou melhor jogador de tanque?
Ben Trautman, analista de dados líder da Overwatch League, colocou desta forma,
“Este é um jogo complexo. Muita coisa está acontecendo em qualquer partida. Funções diferentes, habilidades diferentes. Inúmeras decisões e interações. Durante anos, lutamos para encontrar a melhor maneira de avaliar o desempenho de forma objetiva. Para dar aos nossos jogadores, treinadores, gerentes gerais e especialmente nossos fãs uma maneira de comparar jogadores e equipes além das estatísticas e classificações. Eu costumava bater no meu laptop tentando fazer funcionar. Mas havia tantos dados. Trabalhamos em um sistema de classificação por anos sem sorte. ”
Ben … você nos teve no “complexo”.
Reunindo a Equipe e a Tecnologia
Há uma ironia sutil no fato de que a abordagem para enfrentar esse desafio, em um jogo 6v6, envolveu o recrutamento de uma equipe de seis pessoas de alguns dos mais brilhantes cientistas de dados, engenheiros de software e designers da IBM. Nossa equipe IBM, com sede na Alemanha, foi montada como um projeto da Área 631. A Área 631 é um programa de incubadora originado no IBM Canada Lab em Markham em outubro de 2018. A ideia é simples – uma equipe de 6 inovadores trabalha por 3 meses para criar 1 descoberta. O sucesso do programa foi tão significativo que a Área 631 se tornou global em julho de 2020.
“A missão da Área 631 é ter um processo leve e um suporte pesado. Trabalhar em um espaço focado e colaborativo (embora virtualmente durante a pandemia) ajuda a permitir que as equipes construam com eficiência algo novo, inovador e revolucionário ”. afirma Steven Astorino, vice-presidente de desenvolvimento de dados e IA da IBM e diretor do Canadá Lab. “As equipes têm acesso a todas as ferramentas de que precisam, bem como uma equipe de mentores executivos e patrocinadores que fornecem ideias e conselhos durante a residência.”
Nossa equipe recém-formada do Area 631 [1] estava pronta para um grande desafio de eSports equipado com um poderoso ambiente de desenvolvimento, consistindo em:
IBM Cloud Pak® for Data: uma plataforma que fornece uma experiência unificada que pode ajudar as organizações a otimizar dados e criar uma arquitetura de informações para IA. Ele simplifica e automatiza como coletar, organizar e analisar dados e infundir IA em toda a empresa.
IBM Watson Studio: um ambiente de desenvolvimento colaborativo que ajuda a permitir que as organizações criem, executem e gerenciem modelos de IA e otimizem decisões em escala em ambientes híbridos de várias nuvens. Ele capacita as equipes a operacionalizar a IA em qualquer lugar como parte do IBM Cloud Pak® for Data. Ele também une equipes, simplifica o gerenciamento do ciclo de vida da IA e acelera o tempo de valorização com uma arquitetura multicloud aberta e flexível.
AutoAI: uma ferramenta de aprendizado de máquina automatizada, implementada dentro do IBM Watson Studio, que capacita empresas, desafiadas com pouco ou nenhum conhecimento em ciência de dados, com a capacidade de automatizar o processo de ponta a ponta que está envolvido na construção e manutenção de modelos de aprendizado de máquina.
Com essa pilha, toda implementada em um Red Hat Openshift na instância da nuvem IBM, a equipe começou a desenvolver um novo sistema de classificação para a Overwatch League.
Começamos em 14 de setembro de 2020, com um prazo de 3 meses para descobrir e implementar várias inovações para permitir uma classificação em primeiro lugar no setor de energia. A Overwatch League, um ambiente e cultura digital nativa, estava realizando a temporada 2020 com equipes competindo de locais remotos devido ao COVID-19. Em temporadas anteriores, os torcedores podiam desfrutar do jogo da liga em arenas grandes e dedicadas, onde os jogadores competiam na frente dos torcedores com partidas projetadas nos Jumbotrons. Não há nada como estar no meio de uma arena da Overwatch League ao vivo e ouvir gritos!
Neste ponto da temporada de 2020, a ação da temporada regular estava chegando ao fim e a equipe de operações da liga estava se preparando para os playoffs pós-temporada e as Grandes Finais. Construímos e ajustamos um sistema de classificação em evolução durante o clímax da Liga Overwatch.
Junto com suas ferramentas de desenvolvimento, aprendemos a jogar, seja no PC ou no PlayStation, e iniciamos uma cadência de ligações duas vezes por semana com vários membros da equipe da Activision Blizzard, que forneciam insights sobre o jogo, os personagens e os concorrentes. Com alegria descobrimos rapidamente, que Overwatch the game, é um ambiente rico em dados!
Quase todas as ações em Overwatch são capturadas. Para ilustrar a enormidade dos dados, o jogo coleta mais de 360 estatísticas de desempenho do jogador durante cada etapa de ação. Estas são estatísticas sobre o desempenho do personagem de tanque, suporte e dano que é amplamente focado em agregar totais e determinar taxas de desempenho com base no tempo total da etapa de ação, como cura total, cura total, cura por segundo, cura por dois segundos. Os dados, originalmente disponíveis para nós por meio do Stats Lab da Overwatch League, totalizaram:
1,8 milhão de pontos de dados em uma partida
18 milhões de pontos de dados a cada semana da temporada regular
410 milhões de pontos de dados por temporada
Este foi o desafio perfeito para nossa equipe, que estava munida das ferramentas certas para enfrentá-lo!
Ligando os pontos
Dada a declaração do problema e as ferramentas que usamos, como você acha que reunimos tudo para desenvolver o primeiro sistema de classificação do setor? Nossa hipótese e abordagem serão abordadas na parte dois desta série de postagens, após o lançamento da temporada de 2021 em 16 de abril. Enquanto isso, confira os rankings do Overwatch League Power Rankings da pré-temporada de 2021 com Watson e veja a classificação de seus jogadores favoritos.
