Generación de Exteriores y Poblaciones en Tiempo de Ejecución para Level Building Sidekick
Resumen
La generación procedural de contenido (PCG) se ha consolidado como un recurso clave para la creación de mundos virtuales dinámicos y adaptativos en videojuegos. Entre las herramientas que utilizan este enfoque se encuentra Level Building Sidekick (LBS), una herramienta de Generación Procedural de Contenidos de iniciativa mixta (MI-PCG), creada como un editor de niveles de videojuegos asistido por IA para el motor de videojuegos Unity. Sin embargo, LBS fue concebido para operar únicamente dentro del editor, impidiendo su utilización durante la ejecución del juego.
Esta memoria propone una adaptación de LBS que permite generar niveles en tiempo de ejecución mediante modificaciones en las implementaciones de sus métodos de PCG, con el fin de expandir su utilidad. Para ello, la investigación siguió la metodología Design Research in Information Systems, abarcando el diseño, desarrollo y evaluación iterativa de la solución. Como resultado, se eliminaron las dependencias del editor, se incorporó un modelo de ejecución basado en tareas asíncronas y se reorganizó el proceso de generación e instanciación para permitir una ejecución continua sin bloquear el hilo principal.
Los experimentos realizados evaluaron el rendimiento de la propuesta mediante la generación de chunks de distintos tamaños y una comparación directa con la implementación original de LBS. Los resultados de la comparativa muestran una reducción del tiempo de generación de un escenario de 50×50 celdas, de un tiempo de 64,6 segundos de la herramienta original hacia 3,1 segundos con la implementación, además de mantener un comportamiento estable en el uso de CPU, GPU y memoria durante la generación continua.
Las modificaciones propuestas permiten ejecutar los componentes de LBS durante el gameplay con un rendimiento estable, ampliando las capacidades originales de la herramienta y demostrando la viabilidad de adaptar herramientas de PCG diseñadas para el editor hacia un modelo de generación en tiempo de ejecución.
