Disciplina Geração Procedimental de Conteúdos

A geração de conteúdo é cada vez mais importante no desenvolvimento de jogos contemporâneos. Apesar de existir um leque enorme de ferramentas que facilita o desenvolvimento de artefactos digitais, ainda existe um custo elevado de mão de obra e tempo para a sua realização. Devido a este custo, algoritmos para geração de conteúdos são cada vez mais atrativos, como é o caso do sistema SpeedTree, por exemplo, amplamente utilizado na indústria. Como tal, esta unidade curricular irá focar-se especificamente na aprendizagem e implementação de vários algoritmos de geração procedimental de conteúdo com forte presença na indústria e academia, embora tendo sempre em vista novos desenvolvimentos na área.

Não aplicável

CP1. Fundamentos de PCG: aleatoriedade, distribuições, ruído (Perlin, Simplex, blue noise, octaves, domain warping). CP2. Campos matemáticos: fractals, SDFs, Boolean ops, texturas procedimentais (2D/volumétricas). CP3. Simulação: automatos celulares, agentes, problemas multi-escala. CP4. Terreno: Mapas de alturas, erosão, mundos em streaming, terreno volumétrico, Marching Cubes. CP5. Gramáticas: L-systems, regras implícitas, sistemas de loot. CP6. Grafos: Grafos de progressão/missão, estrutura vs representação. CP7. Constrangimentos: propagação, rewrite systems, máquinas de estado. CP8. Níveis: Montagem, kits modulares, masmorras. CP9. Avaliação: jogabilidade, heurísticas, dificuldade, rejeição automática. CP10. Evolução: representações, fitness, mutação, crossover, co-evolução, limitações. CP11. Aprendizagem em PCG: métodos estatísticos, sistemas estilo WFC, generalidades de redes neuronais. CP12. Iniciative Mista: ferramentas, modelação de jogadores, PCG adaptivo, ética.

A unidade curricular segue um modelo expositivo, articulado com trabalho autónomo orientado, integrando metodologias inovadoras através da análise sistemática de casos reais da indústria de videojogos. Cada tópico é associado a exemplos concretos de jogos, ligando teoria, algoritmos e técnicas de PCG a soluções profissionais. A abordagem reforça a ligação entre vertente técnica e decisões de design e produção, promovendo aprendizagem contextualizada, pensamento crítico e transferência de conhecimento para novos problemas.

Shaker, N., Togelius, J., & Nelson, M. J. (2016). Procedural content generation in games. Springer. Millington, I. (2019). AI for games (3rd ed.). CRC Press.