騰訊旗下Riot Games 的遊戲規模巨大，僅《英雄聯盟》（LoL）活躍玩家便超過1億5,000萬名，在總獎金數十萬美元的電競世界大賽總決賽，多於4,000萬觀眾在網上收看直播，可以想像支援絕不能少更不能出錯，一般玩家亦需享受才可令遊戲長期成功，善用科技當然是最佳出路。
電競睇得過癮 遊戲玩得順暢
Riot Games 早在去年便跟 AWS 合作，後者為《英雄聯盟》、《特戰英豪》（VALORANT）等遊戲，經雲端平台提供人工智能、機器學習、深度學習（DL）協助即時數據分析與應用，以及雲端服務。簡單來說，提高遊戲玩家及電競觀眾的體驗。
Riot Games 技術產品管理資深經理 John Knauss 表示，電競比賽直播加入即時數據分析，助觀眾和參賽社群了解包括比賽實況及對陣各方優劣勢等戰情，並會作出取勝機會預測（win expectancy），預測參賽隊伍在特定時間點贏得比賽的可能性，並在比賽過程中以圖表即時在場地屏幕顯示。此外，全球職業隊伍的實時排名，亦可在遊戲過程中顯示。觀眾自然看得過癮更投入。
實時遊戲數據分析
據悉，Riot Games 跟AWS 機械學習實驗室研究遊戲數據，並經後者的 SageMaker嘗試建立模型。Knauss 承認，在比賽直播提供圖像數據分析最大困難是數據量，即使有約 21,000場比賽數據可供訓練，但對建構模型仍嫌不夠。
此外，遊戲更新速度快，令分析舊數據失效，愈久遠數據參考價值愈低,，如 2013年遊戲數據便完全無用（《英雄聯盟》2009年推出）。
至於比賽本身以至一般玩家，AI 亦會有助增進遊戲體驗，確保整體遊戲環境公平。如反作弊和審查系統。舉例，機器學習技術助系統對言行不當玩家進行審查，能在15分鐘內作出處分，若玩家愈快受合理懲罰，他們改善行為的機會愈大。他們還將機器學習用於反「smurfing」，即有些資深玩家開新帳戶並刻意降低自己技術水平，對戰「菜鳥玩家」便可獲得不公平的優勢。
智能配對適合玩家
除了人工智能，智能亦可令玩家以至電競比賽更暢順，如伺服器反應速度。戲商會監視和分析有網絡數據封包遺失和延遲的資料。Riot Games 使用 128 tick rate 的伺服器。即伺服器每秒處理能處理來自玩家的 128 道指令或訊息，比主流 64 tick rate伺服器更流暢。
此外，為保障不同地區玩家公平遊戲體驗，在配對連線玩家方面，Riot 提供專門根據技能水平及網絡延遲等因素，找出相近條件的玩家對戰或共同參與任務。當玩家登入遊戲時，他們會檢查遊戲伺服器的 ping，玩家身處地點，並將之連接到對適用的遊戲伺服器，通常是 AWS 的本地區域（Local Zone）伺服器。
Source：ezone.hk