Play AI، لاس ویگاس میں قائم ایک اسٹارٹ اپ، نے مصنوعی ذہانت کے ساتھ گیمنگ انڈسٹری کو بہتر بنانے کے مقصد سے سیڈ فنڈنگ راؤنڈ میں کامیابی سے $4.3 ملین اکٹھے کیے ہیں۔ یہ فنڈنگ Play AI کو AI ماڈلز اور ایجنٹس کے لیے مڈل ویئر تیار کرنے کے قابل بنائے گی، جو گیم ڈویلپرز کو گیمنگ مواد کو بہتر بنانے اور ان کے گیم پلے کی شراکت کے لیے صارفین کو انعام دینے کے لیے جدید ٹولز اور اعلیٰ معیار کا ڈیٹا فراہم کرے گی۔ فنڈنگ کے اس تازہ ترین راؤنڈ میں کمپنی کی مالیت $70 ملین ہے۔
Play AI نے $4.3 ملین اکٹھے کیے
$70 ملین کی مالیت پر
چھ ماہ پرانی کمپنی، جو پچھلے تین مہینوں سے اسٹیلتھ موڈ میں تھی، نے P2 وینچرز، جمپ کرپٹو، الفاو ویو، زینٹری، MH وینچرز، اور ٹائیک بلاک سمیت کئی ادارہ جاتی سرمایہ کاروں کی دلچسپی حاصل کی ہے۔
"مصنوعی ذہانت گیمنگ اور ورچوئل دنیاؤں کا مستقبل ہے، لیکن ترقی کی لاگت اور پیچیدگی طویل عرصے سے اپنانے میں ایک بڑی رکاوٹ رہی ہے،" Play AI کے سی ای او PS Ramees نے کہا۔ "اسے ترغیبی، سادہ اور محفوظ بنا کر، ہم گیمنگ کے لیے ایک نیا باب شروع کر رہے ہیں، جہاں کوئی بھی ڈویلپر آسانی سے AI عناصر جیسے نان پلیئر کریکٹر (NPC) ایجنٹس، خودکار طور پر تیار کردہ دنیاؤں، خودکار مکالموں، اور کہانی کے درختوں کو شامل کر سکتا ہے۔"
گیمنگ AI کے لیے ماڈیولر چین
AI بلاک چین ٹیکنالوجی سے ملتا ہے
Play AI کا پلیٹ فارم گیمنگ AI کے لیے ایک ماڈیولر چین کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے، جو AI ماڈل ٹریننگ اور ڈیٹا کی خصوصیت کے لیے ایک غیر مرکزی نیٹ ورک بنانے کے لیے بلاک چین ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔ یہ نیٹ ورک شفافیت اور انصاف کو یقینی بناتا ہے، اور یہ نان فنجیبل ٹوکنز (NFTs) کے ذریعے گیمرز کے لیے ایک نیا مانیٹائزیشن کا ذریعہ متعارف کراتا ہے۔
پلیٹ فارم گیمرز کو اپنے گیم پلے ڈیٹا کو اپنے Play Collective پلیٹ فارم پر شیئر کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔ یہ ڈیٹا پھر اعلیٰ درجہ کے کھلاڑیوں کے اعمال اور مشغولیت کی بنیاد پر AI ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ ماڈلز Play AI کے گیمنگ ایجنٹ مارکیٹ پلیس پر دستیاب کیے جاتے ہیں، جس سے ڈویلپرز کو اپنے گیمز میں AI کی وسیع رینج کو تیزی سے اور کم لاگت میں ضم کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
کھلاڑی کی ترجیحات کے مطابق حقیقی وقت کے تجربات
حقیقی وقت کے عمیق تجربات
ڈویلپرز روایتی طور پر ڈیٹا اور AI ماڈلز تک رسائی کے لیے مرکزی نظاموں پر انحصار کرتے ہیں، جو اعلیٰ کمپیوٹنگ وسائل کی ضروریات، رازداری کے خدشات، اور شفافیت کی کمی جیسی حدود کے ساتھ آتے ہیں۔ Play AI ان رکاوٹوں کو دور کرنے کا مقصد رکھتا ہے ایک غیر مرکزی ماحولیاتی نظام فراہم کرکے جو گیم ڈویلپرز کو کھلاڑی کی ترجیحات اور مہارت کی سطح کے مطابق عمیق، حقیقی وقت کے تجربات تخلیق کرنے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔
Play DOjo
Play AI تین اہم اجزاء پیش کرتا ہے: Play Markets، جو صارف کے گیم پلے ڈیٹا کو جمع اور توثیق کرتے ہیں؛ Play Dojo، غیر مرکزی کمپیوٹ وسائل کا استعمال کرتے ہوئے AI ایجنٹس کو تربیت دینے کے لیے ایک سینڈ باکس ماحول؛ اور Play Hub، گیمز میں AI ایجنٹس کو ضم کرنے کے لیے ایک SDK، جو انہیں گیمرز کے ذریعے درجہ بندی اور انعام دینے کی اجازت دیتا ہے۔
Eigen Layer پر ایک فعال طور پر توثیق شدہ سروس کے طور پر محفوظ، Play AI کا بنیادی ڈھانچہ اپنے نیٹ ورک کی سالمیت اور اپنے AI ایجنٹس کی وشوسنییتا کو یقینی بناتا ہے۔ Play Collective پلیٹ فارم پہلے ہی شروع ہو چکا ہے، جو صارفین کو اپنے گیم پلے ڈیٹا کو شیئر کرنے اور انعامات حاصل کرنے کی دعوت دیتا ہے۔
Play AI کے سی ای او PS Ramees "Ready Player One" سے متاثر
"Ready Player One" سے متاثر
Play AI کے سی ای او، PS Ramees، جنہوں نے پہلے Adidas، Prada، اور Walmart جیسے برانڈز کے لیے گیمنگ VR تجربات تخلیق کیے تھے، AI سے چلنے والے ورچوئل اور عمیق تجربات کے غلبہ والے مستقبل کا تصور کرتے ہیں۔ ارنسٹ کلائن کے ناول "Ready Player One" سے متاثر ہو کر، Ramees کا مقصد ایسی ٹیکنالوجی بنانا ہے جو ہر صارف کے لیے گیمنگ کے تجربات کو ذاتی بناتی ہے۔
"اگر آپ ابھی مارکیٹ کو دیکھیں تو اس کے دو طریقے ہیں۔ ایک یہ ہے کہ آپ خود گیم بناتے ہیں۔ اور آپ ایجنٹ یا ماڈل کو تربیت دیتے ہیں یا آپ اس گیم سے ہی ڈیٹا حاصل کرتے ہیں، جو کہ بہت اچھا ہے۔ لیکن اس میں بہت سے گھنٹے یا سال بھی لگ سکتے ہیں اسے چلانے میں۔ اور یہ صرف ایک ہی گیم ہے۔ جو ہم کر رہے ہیں وہ مختلف ہے کہ ہم موجودہ ورچوئل ماحول اور گیمز کے اندر قائم ہوں گے۔ اور ہم ان سب سے ذاتی نوعیت کا صارف ڈیٹا جمع کر رہے ہیں،" Play AI کے سی ای او PS Ramees نے کہا۔
گیمنگ کے لیے انٹیلی جنس لیئر
Play AI کی ٹیم، جو امریکہ اور ہندوستان کے درمیان تقسیم ہے، ایک ڈیش بورڈ پر کام کر رہی ہے اور پہلے اوپن ورلڈ پلیئر بمقابلہ پلیئر شوٹر گیمز کو ہدف بنانے کا منصوبہ بنا رہی ہے، جس میں ہائپر کیژول گیمز تک توسیع کی صلاحیت ہے۔ ٹیکنالوجی کو اس بات سے بے نیاز ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ آیا گیمز web2 ہیں یا web3، حالانکہ کمپنی ابتدائی طور پر web3 گیمز پر توجہ مرکوز کر رہی ہے کیونکہ ٹیم اس نقطہ نظر سے واقف ہے۔ بالآخر، Play AI کا مقصد گیمرز کو اپنے گیم پلے سے کمانے کی اجازت دینا ہے ایسے طریقوں سے جو ان-گیم معیشت میں مداخلت نہ کریں، گیمنگ انڈسٹری کے لیے ایک نیا نمونہ تخلیق کریں۔
