Estrategias de CS:GO – cómo Bayes Esports analiza los datos utilizando AI

Gustav Geissler, científico de datos de Bayes Esports, detalla cómo Bayes analiza las estrategias de CS: GO utilizando AI
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Elegir y ejecutar una estrategia puede hacer o deshacer su juego. Si dos equipos de igual habilidad se enfrentan, las estrategias de los equipos influirán en el resultado mucho más que las habilidades de los jugadores individuales. El pensamiento estratégico se vuelve aún más importante cuando se enfrenta a un oponente más fuerte. Si bien no puedes superarlos mecánicamente, aún puedes ganar si eres inteligente. Jugar (¡y ganar!) A nivel profesional requiere, por tanto, un riguroso análisis previo al juego tanto de su propia estrategia como de la de su oponente. Esta es una vieja noticia para el ajedrez, el fútbol o cualquier otro deporte competitivo, y también es válida para CS: GO.

El estado de la descripción de la estrategia

En general, una estrategia es una forma de abordar un problema que creará su resultado preferido. En el contexto de CS: GO, vemos una victoria de ronda como el objetivo por el que se esfuerza un equipo y la combinación de las rutas de los jugadores, las opciones de armas y el uso de granadas como la estrategia que utilizan para lograrlo. En este artículo nos centraremos únicamente en el componente espacial: las rutas y posiciones que eligen los jugadores al comienzo de cada ronda. Para simplificar, llamaremos a esto la estrategia que juega un equipo.

El análisis posicional como este se ha realizado durante mucho tiempo para la mayoría de los deportes clásicos de manera categórica (piense en movimientos de apertura como el Gambito de Reina en el ajedrez o formaciones como el 4-4-2 en el fútbol). En comparación con esto, las estrategias en CS: GO todavía se mencionan de manera descriptiva (‘ Bomba + 1 A corto, descanso A largo, caja de humo en el medio’ ) o con nombres ( ‘3 + 2 B-Split’ ) que dejan gran parte de la ejecución está abierta a la interpretación. La forma en que se denomina la misma estrategia también puede variar significativamente de una fuente a otra. En Bayes Esports creemos que es hora de profesionalizar esta parte del juego.

Poniendo estrategias en números

Piense en su mapa CS: GO promedio. Tiene dos sitios de bombas y varias formas de llegar a ellos desde el área de generación de terroristas ( en CS: GO, el lado terrorista es el lado atacante ; el objetivo aquí es colocar la bomba, mientras que los contraterroristas tienen como objetivo evitar una planta de bombas o desactivarlo). Por lo tanto, el equipo atacante tiene que decidir a qué lugar de la bomba apuntar, quién llevará la bomba y, finalmente, adónde irá cada jugador individual. Así como las elecciones de granadas y armas juegan un papel importante, las rutas de movimiento de los jugadores son quizás al menos igualmente importantes para el éxito del equipo en ganar una ronda.

Para comenzar nuestro análisis, podríamos observar todas las estrategias que se han jugado en un mapa y asignarles números. Este sería el enfoque más simple para poner estrategias en un sistema, pero casi no tendría valor para el uso en el juego debido a su falta de calidad descriptiva. Además, la gran cantidad de estrategias que necesitaría recordar para usar este enfoque lo hace prácticamente inútil.

Claramente necesitamos un nuevo sistema que facilite la vida de jugadores y entrenadores. No uno que funcione sin números, sino uno en el que los números tengan una calidad más descriptiva y no requieran mucha memorización. Bayes Esports ha ideado uno de esos sistemas que le da un número a cualquier estrategia distinta. Con relativamente poca información adicional, este número por sí solo le indica cómo es la estrategia.

Estrategia como suma de caminos

Cuando miramos estrategias, generalmente consideramos cómo se mueve el equipo en su conjunto. Pero, ¿qué importancia tiene el jugador individual para el conjunto? ¿Qué pasa si solo un jugador toma un camino ligeramente diferente? ¿Sigue siendo la misma estrategia? Si no es así, ¿cuántos jugadores deben cambiar sus caminos para convertirlo en uno nuevo? ¿Y qué sucede con una estrategia si todos los jugadores siguen los mismos caminos, pero la bomba la lleva un jugador diferente la próxima vez que se ejecuta la estrategia?

Como lo vemos, todos estos detalles importan. Por tanto, deben quedar claros mediante la descripción de una estrategia. Entonces, en lugar de mirar los movimientos de los equipos en su conjunto, lo desarmamos para ver en qué movimientos individuales se compone realmente. Entonces, una estrategia no es más que la combinación de los caminos de todos los jugadores. Agregue un camino adicional para el movimiento de la bomba (ya que puede ser lanzado por uno y recogido por otro jugador) y tendrá una descripción bastante exacta de lo que está sucediendo en una ronda de CS: GO.

De hecho, al analizar decenas de miles de rondas jugadas por jugadores profesionales de CS: GO, encontramos que casi todas (> 98%) las estrategias se pueden deconstruir en una combinación de menos de diez caminos diferentes que toman los jugadores, según el mapa. Esto parece un número pequeño, pero la cantidad de estrategias posibles en las que se pueden combinar es grande. Digamos, por ejemplo, que hay cuatro caminos para atacar un sitio de bomba y todos los jugadores eligen al azar uno de ellos. ¡Solo eso (y teniendo en cuenta los diferentes portabombas posibles) nos da la friolera de 280 posibles enfoques estratégicos diferentes solo para este sitio!

Nuestro sistema puede entonces describir cada una de estas estrategias usando solo seis números: uno para la ruta de movimiento de cada jugador y otro para la bomba.

Nuestro enfoque de las estrategias de CS: GO

Para detectar la estrategia jugada, entrenamos una red neuronal convolucional para reconocer el camino de cada jugador individual. El proceso de agrupación divide las rutas que se encuentran en miles de rondas en aproximadamente siete a diez grupos, es decir, rutas diferentes, y les asigna el número respectivo. La estrategia de cualquier ronda dada se puede describir por el número de caminos tomados. De esta manera, se puede analizar cualquier juego histórico e incluso en curso.

Ejemplo: Dust2

Usemos Dust2 para ver más de cerca cómo funciona esto. Hay ocho caminos posibles que un jugador del lado T puede tomar al comienzo de una ronda. Les asignamos los números del 1 al 8 al azar.

La siguiente figura muestra en el lado izquierdo una vista aérea de una ronda Dust2. Los caminos de todos los terroristas están trazados en diferentes colores. Podemos ver que el equipo se divide en dos grupos, cada uno tomando un camino diferente. Aunque los jugadores individuales de cada grupo se mueven de manera ligeramente diferente, nuestra red neuronal puede detectar qué camino están tomando. Hemos asignado a estos caminos los números 2 y 4. En este ejemplo, tres jugadores toman el camino número 2 y dos jugadores toman el camino número 4. Supongamos que el camino de la bomba coincide con el camino de un jugador que elige el camino 4 en este ejemplo. Entonces podemos describir esta estrategia con 4-22244, siendo el movimiento de bombas el primer número por convención. Dado que no estamos rastreando jugadores individuales, los otros números de ruta se ordenan en orden ascendente.

Con nuestra red neuronal, el proceso de extracción y etiquetado de estas rutas se puede automatizar por completo. Los resultados del reconocimiento se muestran en el lado derecho de la imagen de arriba.

Podemos describir cualquier estrategia jugada en Dust2 de manera similar, sin importar cuál elijan los jugadores. Después de memorizar los números adjuntos a los diferentes caminos una vez, analizar las estrategias del lado T en el mapa se convierte en pan comido.

Estrategias de CS: GO: Estadísticas sobre Dust2

Una vez que hemos hecho esto para una gran cantidad de juegos profesionales, el análisis estadístico de los partidos de CS: GO se vuelve sorprendentemente simple. A continuación, se muestran ejemplos de valores estadísticos que pueden ser de interés para jugadores, entrenadores y espectadores por igual, calculados por Bayes Esports. Estos números son solo para el lado terrorista de Dust2, usando miles de rondas de partidos profesionales (en su mayoría incluidos los 30 mejores equipos del mundo, pero también incluyen otros equipos cercanos a eso) durante los últimos 18 meses.

El 22% de las rondas se juegan con las tres estrategias más utilizadas:

  • Una carrera larga (11% – estrategia 3-33333)
  • Una carrera larga con una desviación en B (7% – estrategia 3-33334)
  • B rush (4% – estrategia 1-11111)

El 80% de todas las rondas de Dust2 se pueden describir con 160 estrategias diferentes (combinaciones de rutas individuales):

  • El sitio de la bomba A está dirigido en el 76% de todas las rondas
  • Las rondas de pistola se juegan como una carrera en el 31% de las rondas (A: 22%, B: 9%)
  • En el 42% de las rondas, cuatro o cinco jugadores toman el mismo camino
  • El portabombas toma un camino solo en el 17% de todas las rondas.

Pero podemos profundizar aún más, cruzando estrategias con la economía de un equipo, la probabilidad de ganar la ronda y otras medidas. Podemos analizar las preferencias individuales de los jugadores y equipos. Y, por supuesto, podemos agregar el comportamiento CT (además del comportamiento del lado T) para obtener una imagen completa de cómo dos equipos juegan entre sí.

Fuente: Esports Insider

The Esports Journal Español 22/06/2021

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