Wir gehen nun auf die Anforderungen an die Spielewelt, bezogen auf ihre »Komplexität« und Steuerung in ihren »Regelkreisläufen«, in Abhängigkeit ihrer Umwelt, zum »Eco System«, respektive den »Biomen« ein.
Wir gehen nun auf die Anforderungen an die Spielewelt, bezogen auf ihre »Komplexität« und Steuerung in ihren »Regelkreisläufen«, in Abhängigkeit ihrer Umwelt, zum »Eco System«, respektive den »Biomen« ein.
Zugegeben, an dieser Stelle [ABB: 21.1] wird es nun etwas abstrakter und sensibilisiert den technisch ambitionierten Leser. Jedoch ist das Vorhaben, »Antares Open World« mit seiner Welt »Antarien«, nur über die Methodiken und Steuerungen von Regelkreisläufen handhabbar.
Abbildung 21.1: Integral Component (Core) 20: Antares Eco System
Sie ist Kernkompetenz und Bedarf einer späteren, sehr ausführlichen Betrachtung. Viele Kapitel, wie »Antares Sonnensystem (Universum)«, »Unterwasserwelt (Sudden Drop)« oder »Biogenesis & organisches Terraforming«, werden sich damit noch sehr ausführlich beschäftigen. Ich werde mich immer wieder auf spezifische »Regelkreisläufe im Ecosystem« beziehen.
Das Verständnis ist also essenziell, um das »Konzept« als Ganzes betrachten und verstehen zu können. Anzumerken sei noch, dass der Spieler diese Kreisläufe letztendlich durch »Implikation« manipulieren kann. Er nutzt das »reaktive und adaptive komplexe System« mit all seinen Mechanismen im Ecosystem indirekt, und nimmt dabei so maßgeblichen Einfluss auf seine Umwelt, deren Teilnehmer und Steuergrößen.
Ein antarianischer Planet muss ganz einheitlich »stabil« sein. Indifferente Zustände sollen jedoch spielbedingt und temporär erlaubt sein. Instabile Zustände können in Teilbereichen entstehen, sollen aber auch nur temporär für »Chaos« sorgen und definierbar durch Regelgrößen zurück in ihre »Homöostase« gelangen können. Hoch dynamische Systeme, wie zum Beispiel das »Klima«, können sich je nach Konzeptionsbereich »linear«, »nichtlinear«, »zeitinvariant1«, »zeitvariant« und »global proportional«, »integral« und »differenzial« verhalten. Dabei spielen die genannten »Ordnungsparameter« eine wesentliche Rolle. Ein determinierter Regelkreis beschreibt sich durch einen in sich »geschlossenen Wirkungsablauf« und der Beeinflussung von »Kenngrößen« durch »abgebildete Prozesse«.
Jede »Handlung« (Aktivität) beeinflusst damit diese Kenngrößen. Da wir es in unserem Epos selten mit »linearen« und zugleich »zeitinvarianten« Übertragungssystemen zu tun haben, werden Ordnung, Wegstrecke, Struktur und Parametrierung alleine nicht zu einem stabilen Regelkreis führen. Aktiver Bestandteil soll daher, die Rückführung der erhobenen Messwerte des Systems an den jeweils aktiven Regler werden. Die kontinuierliche Messung zwischen dem »IST« und dem »SOLL« Wert kann so Aufschluss über die Abweichung geben, und es kann kontinuierlich entgegen gewirkt werden (negative Rückkopplung). Die Robustheit der Ausgangsgröße, also das »Verhalten gegenüber angreifenden Störgrößen auf der Regelstrecke«, wird der entscheidende Faktor, das dynamische Verhalten im Bezug zum Zeitverhalten der Regelgröße, gemäß vorgegebener Anforderungen, festzulegen. Mittels »Übertragungsglieder« werden wir später das gesamte Spektrum des Universums in »Blockschaltbilder« zerlegen.
Jedem Gamer wird schon einmal einem »Bot« in einem Spiel, respektive einer Suchmaschine begegnet sein. So besucht ein Bot seiner Bestimmung nach zum Beispiel Webseiten, umso in periodischen Abständen neues für die entsprechende Suchmaschine in den Webseiten zu identifizieren. Ebenso eignet sich diese Technologie, um autonome Bots in Spielen interagieren zu lassen. Was in diesem Zusammenhang von der Community des öfteren als lästig und spielschädigend angesehen wird, birgt jedoch in der richtigen Konzeption enormes Potential, die Welt von Antarien überaus reaktiv und lebendig zu machen.
Auch soll der von der Community geprägte Name »Bot«, seinem hier zu etablierenden Software Agenten, komplexe Aufgabenstellungen zu übernehmen, in seiner Komplexität ein völlig anderes Licht, auf dessen Pendanten werfen. Bereits in der frühen Konzeption wird, in der Verbindung mit dem »konnektionistischem Denkansatz subsymbolischer Art«, ein vielschichtiges »Multi Agenten Softwaresystem«, über alle organischen Strukturen Antariens etabliert.
Dem Agenten (Softbot) sind dabei nachfolgende Befähigungen und Charakteristika zuzuschreiben. Sie bilden zudem auf dem Forschungsgebiet der Kybernetik, den Schlüssel für künstliche Intelligenz.
Natürlich soll ein Agent im antarianischem Eco System, möglichst alle o.g. Kriterien erfüllen. Ausgestattet mit intelligenter Sensorik, über die Maßgabe von Einflusskriterien die Autonomie, als auch die Entscheidungskriterien, bezogen auf seine Umwelt beeinflussen zu können. So win der Analogie zur Populationsbiologie, werden im Verbund arbeitende Agenten, über die Dichte und die Verteilung, bezogen auf ihre Schnittmenge, diese in Teilmengen je nach der Varianz der Einflussgrößen oder gesamteinheitlich, vgl. »Indras Netz«, miteinander kommunizieren können. In Anbetracht der Kernkompetenz »Lernen & Wissen (Skillsystem)«, werden die Agenten durch ihre »Repräsentation des Wissen« vgl. »Geo Informationen (Geoid/GIS)« ihre wahrgenommene Umwelt, den Bezug zur »Lernfähigkeit«, als auch ihre gezogenen »Lehren«, vgl. »Konsequentialismus«, also die »Behaviors«, mit den Möglichkeiten eine »Verhaltensänderung« herbeizurufen, aus ihrem Repertoire von Schlussfolgerungen prägen.
So beschreibt diese »Agentenarchitektur« das Regelwerk aus Definition und Verwaltung in Bezug auf das intelligente Verhalten solcher autonomen Systeme. Kurz angesprochen, lassen sich so die Klasse der »reaktiven Agenten«, welche in Schemata »einfache«, »sehende« und »adaptiv handelnde Agenten«, sowie in »kognitiv befähigende Agenten« klassifizieren. Wie der Leser ahnen wird, werden wir uns mit den »kognitive Agenten« im Manuskript ausgiebig befassen. So verwalten subkognitive Klassen, also reaktive Agenten kein eigenes »Modell ihrer Umwelt« (Datenstruktur), können daher ihre »Behaviors« nur bedingt und direkt ohne eine Bewertung und dem Prozess einer Entscheidung treffen. Sie sind einzig und alleine auf ihre Wahrnehmung im System abhängig. Bleibt die Wahrnehmung aus, können sie ihre »Agitation« nicht auf Basis erlerntem Wissens kausal persistent fundieren.
Wollen wir aber zielgerichtetes und nutzenbasiertes Handeln im antarianischem Ecosystem simulieren, brauchen wir »kognitive Agenten«, welche ihre Umwelt bewusst wahrnehmen können. Ihre »eigene Datenstruktur«, also ein »eigenes Modell ihrer Umwelt« abbilden und repräsentieren können. So wird das Konzept bereits im Game Design in der Modellierung komplexer Systeme, die Einzelkomponenten, so mit Sensorik (Einflussgrößen) und Autonomie ausstatten, das selbst ein einfacher Stein als Teilnehmer im System bei Reaktivierung durch Interaktion am Gesamtsystem Einfluss nehmen kann.
Ein kleines konkretes Beispiel soll helfen den Gedankengang konzeptionell zu festigen. Wie in der Illustration zu erkennen, werden dem Stein Eingänge (grün) und Sensoren (Einflussgrößen) implementiert. Je nach der Datenrepräsentation seiner autonomen Fähigkeit, wird er über sein konnektionistisch abstrahiertes Wissensmodell (subsymbolisch) nun charakterliche Prägungen nach außen, an seinen Ausgängen (rot),aufzeigen.
Abbildung 21.2: Agentenorientierte Sensorik
Die innere Struktur wird dabei maßgeblich über seine Charaktereigenschaften, wie Volumen, Gewicht, Haltbarkeit, etc.im Ecosystem manifestiert. Ein klein wenig vorgreifend muss man nun dabei noch wissen, dass jedes Asset in Antarien als Organismus, also lebendig betrachtet wird. Die Kernkompetenz »Lebendige Assets (Evolution)« wird dies nachhaltig, bezogen auf das komplexe System, noch ausführlich betrachten. So kann nun die Temperatur, welche durch Einflussnahme über ihre anliegenden Signaturen (Schlüssel) mit ihrem Wertungsspektrum, im Einflussbereich des Steines, dieser diese taktilen Wahrnehmungen vgl. »Wahrnehmung (Perception)« adaptieren. Über sein Wissensschatz (gesammelte Erfahrung im Laufe seines Lebenszyklus), respektive seiner Populationsdyamik, kann der Stein nun seine »Behaviors« charakterisieren. Die Interaktion von allem mit jedem, ob Sinnhaft oder nicht ist hierbei die essentielle Botschaft.
Daher wären Formulierung, wie »keine Objekt Kombinatorik möglich« prinzipiell ein Konzeptbruch. Die Betonung liegt hierbei auf Sinnhaftigkeit. So ergibt die im Bild veranschaulichte Interaktion dem Stein (Wackerstein) eine ganze Reihe von Möglichkeiten, sein Wesen als Stein im Eco System auszuleben. Mit Feuer zum heissen Stein, zum Beispiel als Wärmequelle (Heizung) für den Unterschlupf. In Kombination mit Sack und Seil, als Gegengewicht zum Beispiel für Tor oder Fallen Mechanismen. Im Wasser als Begrenzung zum Stauen von Bächläufen zum Beispiel für die Bewässerung im Ackerbau, in Katapulten als Munition (heisses Geschoss), oder am Fuss eines Gefangenen mit einer Kette als Fussfessel für Gefangenentransporte vgl. »Strafsystem & Kriminalität«.Zu dem kann ein kalter Wackerstein in Synergie mit Feuer zu einem heissen Stein, natürlich eine Synergie entfachen. So muss am entsprechendem Sensor (Eingang) eine Temperatur, wie die des Feuers für eine gewisse Zeit anliegen,um den Stein in seinem Zustand (Entropie) zu verändern. AOW will als KK insbesondere mit diesem Prinzip »der Stein als Teilnehmer des Systems« punkten.
Versetze Dich in den Stein. Ich bin ein Stein,. . . was kann ich alles tun? Ich bin lebendig (ein Asset), wie kann ich als Stein meine Umwelt zu meinen Gunsten beeinflussen? Verstehe das Konzept in dem du selbst zum Stein wirst, beobachte die Reisenden am Lagerfeuer. Wie kann ich in Interaktion treten? Ein Stein trägt ein Gedächtnis mit sich, ausgeprägt durch die Elemente des Lebens vgl. »Periodensystem (Elemente des Lebens)«, die ihn erschufen. Er will in seiner Natur dem Schöpfer des Steines, seine Erfüllung huldigen. Will ich als Waffe, als Begrenzung, als Mauerstück, Ressource, etc. eingesetzt werden, entscheidet meine Bestimmung (Gesinnung). Ich kann Teil einer Waffe werden, ich besitze energetisches Potential. . . . Löse Dich von den traditionellen Gedankengängen der Symbolik, wenn du mein Konzept liest. Die Konnektierung definiert die am Eingang wirkenden Signaturen, welche dann zu einer Änderung des Zustandes (bei beseelten und/oder besessenen Assets dann Bewusstsein)führen. Bin ich ein »heisser Stein«, bin ich nun eine Waffe, oder kann ich meine neuen Wesenszüge, durch die Verbreitung einer neuen Wärmesignatur am Ausgang, meinen Schöpfer in seinem Unterschlupf »wärmen«. Wie bekomme ich meinen Erschaffer dazu, mich mit zu nehmen? Ich will in das Inventar meines Schöpfers. Ich will jedoch dabei nicht meinem Schöpfer als Ballast zur Last werden, wenn ich guter Gesinnung bin. Oder bin ich böse und will meinem Träger zur Last werden? Will ich beweisen, dass ich meiner Last würdig bin? Alles im Eco System hat Charakter und lebt. Kurzum, jeder Teilnehmer ist ein Gatter seiner eigenen Logik vgl. »wärmen«.
Der Akteur Mensch »Charakter« selbst, wird in diesem System dabei als »Störgröße« behandelt. Er nimmt Einfluss auf die wertbaren Zustände, der zu interagierenden Assets, und bringt die stabilen Systeme der Natur ins wanken. Er ist ja selbst ein Teilnehmer des Systems. So kann das Konzept Spielmechaniken aus dem Szenario ableiten ohne dabei selbst den Charakter in den Mittelpunkt zu heben. Die künstliche Intelligenz denkt dabei wie ein Stock, das Feuer, oder der Stein. Der Stein bekommt somit »Erfahrung«, wenn ich als Spieler diesen dedizierend benutze. In den Augen des Assets, weiß mein neuer Besitzer aber nicht, auf welchem Gebiet der Stein schon in Interaktion stand, quasi benutzt worden ist. Der Stein zwingt den neuen Besitzer, der charakterlichen Prägung nach, dem Stein zu binden, diesen in seinem Inventar aufzunehmen, auch wenn dieser schwer ist und Platz im Inventar verbraucht. So argumentiert der Stein im Beispiel, »Nestwärme« und wird dem Besitzer das Gefühl von stetiger Besserung seiner Leistung offerieren und darbieten.
In der Annahme, alles im antarianischen Eco System hat einen tiefgründigen Zweck und eine Bestimmung, müssen diese Agenten nun ebenso zielbasierend und auf Nutzen getrimmt im kollektiv zusammen arbeiten und nebeneinander existieren können.
Jeder Agent muss seine Bestimmung durch Zielvorgaben interpretieren können, um seine nächste Aktion zu bewerten. Bringt mich diese Aktion meinem Ziel einen Schritt näher? Ein Agent muss planen können. Zudem sollen dem Agenten des weiteren Methodiken zur Bewertung des Nutzens obliegen, so eine Risikoeinschätzung durchführen zu können. Wird die nächste Aktion mein großes Ziel gefährden? Stehen mehrere Ziele zur Auswahl? Welchem Ziel folge ich im Moment? Jeder mögliche Zustand, repräsentiert aus dem Folgezustand seiner möglichen Unmöglichkeit, klassifiziert die nächste Aktion aus einem Pool des erstrebenswerten Nutzens. So kristallisieren sich gerade Multiagenten Systeme (MAS),für die kollektive Problemlösung der interaktiven und lebendigen Komplexität im Eco System der »Biome«, als Mittel der ersten Wahl für dessen Simulation heraus. So sind spezifiziert »BDI Agenten« für unsere Belange prädestiniert, im MAS die künstliche Intelligenz, verteilt auf ihre Individuen im Lebensraum, vgl. »distributed artificial intelligence (DAI)«, abzubilden. Ein Ameisenstaat symbolisiert hier beispielsweise sehr gut die Art und Weise der auszuprägenden und zu etablierenden MAS Systeme.
Die Kernkompetenz »Echte KI Simulation« vertieft hierzu später die konzeptionellen Betrachtungsweisen. Die »agentenbasierte Modellierung des Wissens« stellt für das Konzept in Zusammenhang mit den »konnektionistischen Ansätzen subsymbolischer Art«, die »Wissenslogik und Interpretation« dar, hier ein überaus mächtiges, autonomes und verteiltes, intelligentes System, in ihrer im »Einheitenverbund«, die Ziele, Fähigkeiten und Pläne gegeneinander abzustimmen, zu koordinieren und problemlösend zu verhandeln. Die so kollaborierenden Einheiten, können durch ihre Architektur, flexibel über die prozedural generierten Welten, dezentral verteilt, ohne eine übergeordneter Kontrolle, welche aber dennoch durch die Signaturen (Sensorien) in Beeinflussung vgl. »Schmetterlingseffekt« stehen, in selbstorganisierter Abstimmung, Lösungswege finden. Dabei stehen die »Kooperation« und »Autonomie« in selbstlernenden Prozessordnungen im Vordergrund.
Die Kommunikation, also wie Agenten dabei in Verbindung stehen, ist von entscheidender Bedeutung. So wird die abgebildete Umwelt innerhalb der Systemgrenzen »selektiv« Informationen über die »Signaturen« (Signal) verbreiten, aber auch über »Broadcasts« vgl. »Linguistik & Geheimsprachen«, speziell durch »Nummernsender« dieser Kernkompetenz, eine entscheidende Rolle spielen.
Der versierte Leser kann hier geistige Modelle wie »Indras Netz«, als Anlehnung an die kognitive Vernetzung ableiten. Über das »Broadcastsystem« können alle Agenten im MAS selbst entscheiden, welche Informationen Bedeutung zu kommen wird, um so zu Interagieren, also zu welchen Aktivitäten (Aktionen), sie sich verleiten lassen werden. Kooperation und Koordination bildet im Rahmen eines zeitlichen Ablaufes den »Teamgeist« des MAS im antarianischen Eco System. Ein Problem kann für den Einzelnen als unlösbar innerhalb seiner Systemgrenze interpretiert werden. So wird das Problem bei Unlösbarkeit im kognitiven Verbund ausgeschrieben. Mein noch des öfteren hinzubringendes Beispiel des Wolfes, welcher in seinem Jagdrevier versuchen wird, sich gegenüber Eindringlingen (Spieler) zurückhaltend zu verhalten, kann bei Ausschreibung des Problems »Eindringling«, als Rudeltier (Teamgeist), plötzlich unter neuen Einflussgrößen, wie Vollmond (Lichtsprektrum/Signatur am Gatter/Agent), den Jäger durchaus zum Gejagten machen. Die gestellte Aufgabe den Feind in die Flucht zu schlagen, nun als Kooperation und Koordinationsprozess zu sehen, wird nun unter Berücksichtigung der Kompetenz vgl. »Beobachtung & Nachstellen (Stalking)« über das »Broadcasting« gesteuert. Nun heißt es Aufgabenverteilung, Wolf1 gibt im Rahmen der Game Mechanik in Abgleich der im Eco System Geodaten vgl. »Geo Informationen (Geoid/GIS)« die »Telemetrie« in Bezug seiner Wahrnehmung vgl. »Wahrnehmung (Perception)« an die in diesem Spielareal »operierenden Population« frei.
Hinzu kommen »Umwelteinflüsse«, sowie Risikobewertungen vgl. »Sicherheitsbewertungen & Spionage«, von trächtigen Tieren im Pool der Population, sowie weitere sich in Divergenz befindliche Störgrößen, wie zum Beispiel andere Charaktere im Einflusssekor. Schliesslich muss Agent Wolf1 seine Aufgabe bestätigen, um die Kapazitäten anderer Wölfe nicht zu blockieren. Wartezeiten, organisatorischer Aufwand wird kalkuliert werden müssen, wenn mehr als ein autonom agierender Wolf im Zusammenspiel in der gemeinsamen Umgebung produktiv, effizient und effektiv interagiert werden soll. Mögliche Zielkonflikte müssen über Kontrollmechanismen und Feedbackschleifen in Anbetracht ihrer eigenen intrinsische Motivation vgl. »Konsequentialismus«, des Wolfes (2,3,4,… konfliktlösend berücksichtigt werden.
Bereits erwähnt wurden die »BDI Agenten«, welche in ihrer Befähigung über die 3 Bestandteile »Belief«, »Desire« und »Intentions« charakterisiert werden. Ursprünglich nicht für das adaptive Lernen prädestiniert, so bieten heutige moderne Agenten auf Basis der BDI Terminologie hinreichend Potential für die Verwendung unserer Simulation des Eco Systems. Um die Globalität des Konzeptes mit Nachdruck zu verdeutlichen, steht der oben genannte Stein, für alle lebendigen Assets in Antares Open World. Das Modell könnte ebenso ein wachsender Baum, eine alte Eiche des Eco Systems sein, welches dem grundsätzlichen und identischen, konzeptionellen Abbild folgen würde. Da alles im EcoSystem, den später noch zu behandelnden chronobiologischen Zyklen unterliegt, vgl. »Chronobiologische Zyklen & Rhythmen«, kann jedoch die Interaktion auf die »Lebenszeit« dessen, beschränkt werden. Die Struktur, also das Gedächtnis dieses Asset wird aber selbst nach dem Tod, zurück in seine »Elemente des Lebens« geführt werden, vgl. hier »Spiritualität, Energie & Chakren«.
In späteren Kapiteln dazu aber mehr. Kommen wir zurück zu der Architektur der BDI Agenten, welche in ihrer Ursprünglichkeit im »Rational Agency Project« am »Stanford Research Institute« aus den Arbeiten von »Michael Bratman«, im Jahre 1987 zurückgeführt werden kann. Spätere praktische Umsetzungen entstanden 1995 von »Anand Rao« und »Michael Georgeff«. Umwelt, Wissen und Zielzustand werden hierbei den Agenten in Methodiken zur Determinierung von Absichten implementiert. Die Basis bildet wie oben bereits erläutert die Ausstattung mit »Sensoren«, für die Wahrnehmung der Umwelt, diese aufklären zu können. Zudem werden »Effektoren« (Ausgänge) implementiert, welche durch Aktionen die Umwelt manipulieren können. Im antarianischen Game Design zum Beispiel durch die bereits mehrfach erwähnten »Signaturen« und »Ereignishorizonte« respektive »morphische Felder«, vgl. »Wahrnehmung (Perception)«.
Die Besonderheit bei dieser BDI Architektur liegt in der Art der repräsentierten Daten (Datenstruktur). Der interne Interpreter unterscheidet hier über Weltwissen, Ziele und Absichten.
Abbildung 21.3: Agentenorientierte Vernetzung der Kernkompetenzen
Dabei gibt die erste Komponente »Weltwissen« Aufschluss über den aktuellen Zustand der Umgebung. Diese kann der Agent für Schlussfolgerungen in einer Wissensdatenbank halten, um so seinen eigenen Zustand durch die Wahrnehmung seiner Umwelt an sich selbst adaptieren. Die Aktualität des Wissens spielt dabei die entscheidende Rolle, richtige Kausalitäten zu detektieren. Für die Repräsentation des Wissens, werden uns künstliche neuronale Netze (KNN), sowie in der Optimierung der Prozesse, evolutionäre Strategien (genetische Algorithmen) verhelfen.
Mit dem so eruierten Hintergrundwissen können die Ziele des Agenten auf den Nutzen seiner Charakteristika gegengeprüft werden.
In der zweiten Komponente den »Zielen«, werden dem Agenten seine Hauptrolle, also die Zielsetzungen seines Seins implementiert. Im Prinzip handelt es sich um die Bestimmung des Agenten. Es ist Game Design die Bestimmung des Steines, des Wolfes, des Baumes zu charakterisieren und zu manifestieren. Diese Charakteristika beeinflussen das zugrunde liegende Verhalten des Agenten. So kann aus einem Pool von möglichen Zielen, die Bestimmung extrahiert und temporär verfolgt werden, und bei Änderung der Umgebungsvariablen, sich die Priorität zu Gunsten anderer Beweggründe ändern. Ein Agent kann schlafen, sterben, vgl. Winterschlaf einer Kreatur im Eco System, wenn ihm keine Ziele (Motivation) mehr obliegen. Die Steuerung des Verhalten inspiriert sich aus dem Pool des Tatendranges. Ebenso können bei Misserfolg ähnliche Pläne zur Stellung des Ziels wieder aufgenommen werden, um so einen Misserfolg in Anbetracht späterer Umwelteinflüsse zu einem Erfolg zu wandeln.
In der dritten Komponente den »Absichten«, werden dem Agenten eine organisierte und hierarchische Datenbank für die Planung zur Verfügung gestellt. Sie ist ebenso Teil des Agenten. Die Art der Datenrepräsentation, obliegt wiederum dem technischem Gamedesign. Vieles aber nicht alles, lässt sich durch »Subsymbolik« repräsentieren. In späteren Prototypen muss eruiert werden, welche technischen Netztypologien künstlicher neuronaler Netze für diese Form der Wissensrepräsentation am geeignetsten sind, oder in wie weit man auf konventionellem Wege versucht, die Strukturen aufzubauen.
Mittels der zur Verfügung gestellten Pläne kann der Agent nun eine Lösung auswählen, welcher am ehesten zu einem gewünschtem Zustand führen wird. So kann in diesem Plan zuerst ein Teilziel verwirklicht werden, welche die Bedingung von Startzuständen gewähren muss. Die Schlussfolgerung des Agenten kann so zum Beispiel die Ansteuerung eines Wegpunktes, vgl. »Routen, Autopilot & Wegpunktsteuerung«, haben, einen anderen Systemeindringling abfangen zu wollen, oder in der Übertragung von Koordinaten an das Kollektiv beherbergen.
Zusammenfassend lassen sich mit der Integration von »Multiagenten Systemen« in die antarianische Welt, »emergente Phänomene« und dynamische Wechselwirkungen zwischen Agenten und deren Verhalten überaus charakterisierende und komplexe Wirkungsmechanismen simulieren. So sind makrobiologische Simulationen in räumlichen und diskret abzubildenden Umgebungen Teil der zu endeckenden Welt, welche erst durch die fließende Integration von »zellulären Automaten«, vgl. Kernkompetenz »Automatentheorie (Conway/GOL)«, zu dem werden, was Antares Open World ausmachen wird.
Zudem kommen hoch skalierbare Gruppensimulationen, vgl. »crowd simulation«, zum Einsatz, um spätere Events mit der epochalen Gewalt in Massenszene zu setzen. So dienen Wind und Gravitation, als auch An und Abstoßungsmechanimen (Partikelsysteme) der möglichen Crowd Simulation in ihrer späteren Umsetzung. Ebenso bildet die »Gruppen KI« über das hier dargelegte Verhalten, bezogen auf die Wahrnehmung von visuellem, auditivem, olfaktorischem, taktilem, gustatorischem wie auch trigeminalem Charakter, die notwendige Steuerung der sich im »Tamagotchi« Modus befindlichen Charaktere, vgl. »Origin of Replication (Tamago Wotchi)«. So übermittelt im Beispiel ein Kaminfeuer Strahlung, Schall und chemische Stoffe, welche es durch die Sensorien der Agentengesteuerten Charaktere, unter Beachtung ihrer Beseelung,vgl. »Bewusstsein & Seele«, zu berücksichtigen gilt.