Aimlabsのエイムトレーニングプログラムでスコアを劇的に向上させようと、あるYouTuberがエイムアシスト機能を搭載したウェアラブル外骨格を開発しました。この外骨格は、付属のカメラ、内蔵のNVIDIA Jetsonコンピューターシステム、そして一連のモーターとサーボを使って腕を物理的に動かし、的を外した際にエイム精度を向上させるもので、その効果は目覚ましいものでした。
エイムボットは、1990年代にマルチプレイヤー競技シーンが初めて登場して以来、FPSゲームにおける問題となってきました。しかし、その問題はソフトウェアによる修正のみで解決できる場合がほとんどです。だからこそ、チートを狙う悪用者と、それを阻止しようとする開発者の間で、いたちごっこが繰り広げられているのです。
外骨格エイムアシスト - YouTube
このデバイス自体は巧妙な作りで、3Dプリントされた部品とヒンジを組み合わせたものです。ヒンジは前腕に引っ掛けるだけでなく、個々の指にも接続でき、手、手首、そして接続されたすべての指の位置を調整できます。コントローラーは、彼の体の個々の部品の位置をすべて追跡し、それをコンピューターが追跡・理解できる形式に変換し、必要に応じて調整します。
それは数週間にわたるプロジェクトでした。途中で多くの問題や障害がありましたが、最終的にZettaはそれを成功させることができました。
しかし興味深いことに、学習曲線がありました。完全に機能する状態でテストした後の最初の結果では、ネイティブの拡張なしのゲームと比べてスコアが20%近く低下しました。これは、アシスタントに任せ、修正動作が行える程度に手首をリラックスさせる方法を習得する必要があったためです。
その後、彼は最高スコアから3%向上しました。誤差の範囲に近いように聞こえるかもしれませんが、ゼッタはスタート前に元のスコアを調整していたため、この飛躍は注目に値します。
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でも、もっと良くなる可能性はあるのでしょうか？実は、それが可能なのです。カメラと画像変換プロセスの遅延を短縮することに注力した結果、カメラからアームまでの反応時間を約50ミリ秒からわずか17ミリ秒にまで短縮できたのです。
彼はモーターの電圧を上げて強度を高め、多少抵抗があっても彼自身と指を操作できるようにした。その結果は実に印象的だった。最初の走行では12%の向上が見られ、次の走行では28%、さらに43%、そして63%の向上が見られ、世界ランキングで2位に躍り出た。
確かにズルはしているが、それでも素晴らしいプロジェクトだ。結論で彼が示唆しているように、神経筋的な要素を組み合わせれば、さらに良くなる可能性がある。これが彼の次のプロジェクトになることはほぼ間違いないだろう。
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ジョン・マーティンデールはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去20年間、PCコンポーネント、新興技術、最新のソフトウェアの進化について執筆してきました。ジャーナリストとして培った豊富な経験は、今日そして未来の最もエキサイティングなテクノロジートレンドに対する独自の洞察力を生み出しています。
