ABOUT THE SPEAKER
Torsten Reil - Animating neurobiologist
By coding computer simulations with biologically modeled nervous systems, Torsten Reil and his company NaturalMotion breathe life into the animated characters inhabiting the most eye-poppingly realistic games and movies around.

Why you should listen
From modeling the mayhem of equine combat in Lord of the Rings: Return of the King to animating Liberty City gun battles in Grand Theft Auto IV, Torsten Reil's achievements are all over the map these days. Software that he helped create (with NaturalMotion, the imaging company he co-founded) has revolutionized computer animation of human and animal avatars, giving rise to some of the most breathtakingly real sequences in the virtual world of video games and movies- and along the way given valuable insight into the way human beings move their bodies.

Reil was a neural researcher working on his Masters at Oxford, developing computer simulations of nervous systems based on genetic algorithms-  programs that actually used natural selection to evolve their own means of locomotion. It didn't take long until he realized the commercial potential of these lifelike characters. In 2001 he capitalized on this lucrative adjunct to his research, and cofounded NaturalMotion. Since then the company has produced motion simulation programs like Euphoria and Morpheme, state of the art packages designed to drastically cut the time and expense of game development, and create animated worlds as real as the one outside your front door. Animation and special effects created with Endorphin (NaturalMotion's first animation toolkit) have lent explosive action to films such as Troy and Poseidon, and NaturalMotion's software is also being used by LucasArts in video games such as the hotly anticipated Indiana Jones.

But there are serious applications aside from the big screen and the XBox console: NaturalMotion has also worked under a grant from the British government to study the motion of a cerebral palsy patient, in hopes of finding therapies and surgeries that dovetail with the way her nervous system is functioning.
More profile about the speaker
Torsten Reil | Speaker | TED.com
TED2003

Torsten Reil: Animate characters by evolving them

Torstein Reil étudie la biologie pour faire de l'animation.

Filmed:
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Torstein Reil explique comment l'étude de la biologie permet de faire des animations naturelles -- en construisant un humain de l'intérieur, avec des os, des muscles et un système nerveux. Il présenta à TED en 2003; vous pouvez voir son travail dans GTA4 actuellement.
- Animating neurobiologist
By coding computer simulations with biologically modeled nervous systems, Torsten Reil and his company NaturalMotion breathe life into the animated characters inhabiting the most eye-poppingly realistic games and movies around. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

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I'm going to talk about a technologyLa technologie that we're developingdéveloppement at OxfordOxford now,
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Je vais parler d'une technologie que nous développons à Oxford
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that we think is going to changechangement the way that
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qui va, selon nous, changer la façon dont
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computerordinateur gamesJeux and HollywoodHollywood moviesfilms are beingétant madefabriqué.
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les jeux vidéos et les films Hollywoodiens sont faits.
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That technologyLa technologie is simulatingsimulant humanshumains.
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Cette technologie c'est les humains artificiels.
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It's simulatedsimulé humanshumains with a simulatedsimulé bodycorps
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Des humains artificiels avec un corps artificiel
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and a simulatedsimulé nervousnerveux systemsystème to controlcontrôle that bodycorps.
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et un système nerveux artificiel pour contrôler ce corps.
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Now, before I talk more about that technologyLa technologie,
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Avant que j'entre dans les détails
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let's have a quickrapide look at what humanHumain characterspersonnages look like
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regardons à quoi ressemblent les personnages
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at the momentmoment in computerordinateur gamesJeux.
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dans les jeux vidéos actuellement.
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This is a clipagrafe from a gameJeu calledappelé "GrandGrand TheftVol AutoAuto 3."
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Voici un extrait du jeu Grand Theft Auto 3.
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We alreadydéjà saw that brieflybrièvement yesterdayhier.
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Nous l'avons déjà vu rapidement hier.
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And what you can see is -- it is actuallyréellement a very good gameJeu.
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C'est en fait un très bon jeu,
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It's one of the mostles plus successfulréussi gamesJeux of all time.
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l'un des meilleurs de tous les temps.
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But what you'lltu vas see is that all the animationsdes animations in this gameJeu are very repetitiverépétitif.
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Mais vous allez voir que les animations dans ce jeu sont très répétitives.
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They prettyjoli much look the sameMême.
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Elles se ressemblent beaucoup.
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I've madefabriqué him runcourir into a wallmur here, over and over again.
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Je le fais courir vers un mur plusieurs fois,
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And you can see he looksregards always the sameMême.
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et vous voyez qu'il garde toujours la même apparence.
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The reasonraison for that is that these characterspersonnages
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La raison c'est que tous ces personnages
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are actuallyréellement not realréal characterspersonnages.
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ne sont en fait pas de vrais personnages.
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They are a graphicalGraphical visualizationvisualisation of a characterpersonnage.
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Ce sont des visualisations graphiques d'un personnage.
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To produceproduire these animationsdes animations, an animatorAnimator at a studiostudio has to anticipateanticiper
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Pour créer ces animations l'infographiste doit anticiper dans son studio
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what's going to happense produire in the actualréel gameJeu,
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ce qu'il va se passer dans le jeu
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and then has to animateanimer that particularparticulier sequenceséquence.
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et ensuite animer cette séquence particulière.
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So, he or she sitsassis down, animatesanime it, and triesessais to anticipateanticiper what's going to happense produire,
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Donc il ou elle anime la scène, essaye d'anticiper ce qui va se passer,
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and then these particularparticulier animationsdes animations are just playedjoué back
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et ces animations sont simplement jouées
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at appropriateapproprié timesfois in the computerordinateur gameJeu.
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82000
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au moment approprié dans le jeu.
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Now, the resultrésultat of that is that you can't have realréal interactivityinteractivité.
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Et le problème c'est que ce n'est pas interactif.
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All you have is animationsdes animations that are playedjoué back
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Tout ce qu'on a ce sont des animations jouées
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at more or lessMoins the appropriateapproprié timesfois.
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93000
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plus ou moins au bon moment.
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It alsoaussi meansveux dire that gamesJeux aren'tne sont pas really going to be as surprisingsurprenant as they could be,
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Ça veut dire que les jeux ne sont pas aussi surprenants qu'ils pourraient l'être
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because you only get out of it, at leastmoins in termstermes of the characterpersonnage,
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parce qu'on obtient seulement, en terme de personnage,
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what you actuallyréellement put into it.
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ce qu'on y met.
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There's no realréal emergenceémergence there.
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Il n'y a pas d'émergence réelle dans ça.
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And thirdlytroisièmement, as I said, mostles plus of the animationsdes animations are very repetitiverépétitif because of that.
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Et troisièmement, la plupart des animations sont très répétitives à cause de ça.
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Now, the only way to get around that
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Le seul moyen de contourner ce problème
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is to actuallyréellement simulatesimuler the humanHumain bodycorps
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c'est de simuler un corps humain
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and to simulatesimuler that bitbit of the nervousnerveux systemsystème of the braincerveau that controlscontrôles that bodycorps.
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et la partie du système nerveux du cerveau qui contrôle ce corps.
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And maybe, if I could have you for a quickrapide demonstrationmanifestation
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Et si vous pouviez venir pour une petite démonstration
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to showmontrer what the differencedifférence is --
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pour montrer la différence --
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because, I mean, it's very, very trivialbanal.
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c'est vraiment trivial.
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If I pushpousser ChrisChris a bitbit, like this, for exampleExemple, he'llenfer reactréagir to it.
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Si je pousse Chris comme ça il va réagir.
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If I pushpousser him from a differentdifférent angleangle, he'llenfer reactréagir to it differentlydifféremment,
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3000
Si je le pousse avec un angle différent il va réagir différemment,
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and that's because he has a physicalphysique bodycorps,
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c'est parce qu'il possède un corps physique,
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and because he has the motormoteur skillscompétences to controlcontrôle that bodycorps.
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et les capacités motrices pour le contrôler.
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It's a very trivialbanal thing.
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C'est vraiment trivial.
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It's not something you get in computerordinateur gamesJeux at the momentmoment, at all.
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Ce n'est pas quelque chose que l'on voit dans les jeux vidéos actuellement.
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Thank you very much. ChrisChris AndersonAnderson: That's it?
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Merci beaucoup. Chris Anderson: c'est tout ?
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TorstenTorsten ReilReil: That's it, yes.
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Torsten Reil: oui, c'est tout.
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So, that's what we're tryingen essayant to simulatesimuler --
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Voilà ce que nous essayons de simuler --
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not ChrisChris specificallyPlus précisément, I should say, but humanshumains in generalgénéral.
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4000
pas Chris en particulier, mais les humains en général.
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Now, we startedcommencé workingtravail on this a while agodepuis at OxfordOxford UniversityUniversité,
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Nous avons commencé à travailler sur ça il y a longtemps à l'université d'Oxford,
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and we trieda essayé to startdébut very simplysimplement.
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et on a essayé de commencer avec des choses simples.
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What we trieda essayé to do was teachapprendre a stickbâton figurefigure how to walkmarche.
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3000
Nous avons essayé d'apprendre à marcher à une figurine.
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That stickbâton figurefigure is physicallyphysiquement stimulatedstimulé. You can see it here on the screenécran.
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3000
Cette figurine est simulée physiquement. Vous la voyez sur l'écran.
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So, it's subjectassujettir to gravityla gravité, has jointsarticulations, etcetc.
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3000
Elle est soumise à la gravité, a des articulations, etc...
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If you just runcourir the simulationsimulation, it will just collapseeffondrer, like this.
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3000
Si on lance la simulation elle s'écroule.
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The trickyrusé bitbit is now to put an AIAI controllercontrôleur de in it
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4000
Le problème est d'y mettre de l'intelligence artificielle (IA)
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that actuallyréellement makesfait du it work.
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177000
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pour que ça marche.
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And for that, we use the neuralneural networkréseau, whichlequel we basedbasé on
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179000
3000
Pour cela on utilise le réseau de neurones que nous avons construit
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that partpartie of the nervousnerveux systemsystème that we have in our spinecolonne vertébrale
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182000
2000
à partir de la zone de la moelle épinière
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that controlscontrôles walkingen marchant in humanshumains.
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184000
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qui contrôle la marche chez l'homme.
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It's calledappelé the centralcentral patternmodèle generatorGénérateur.
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186000
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Ça s'appelle le générateur central de rythme.
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So, we simulatedsimulé that as well, and then the really trickyrusé bitbit
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Nous avons simulé ça, et le plus difficile
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is to teachapprendre that networkréseau how to walkmarche.
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c'est d'apprendre à marcher à ce réseau.
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For that we used artificialartificiel evolutionévolution -- geneticgénétique algorithmsalgorithmes.
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193000
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Pour cela on utilise l'évolution artificielle -- des algorithmes génétiques.
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We heardentendu about those alreadydéjà yesterdayhier,
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Nous en avons déjà entendu parler hier
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and I supposesupposer that mostles plus of you are familiarfamilier with that alreadydéjà.
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199000
3000
et j'imagine que la plupart d'entre vous connaissent.
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But, just brieflybrièvement, the conceptconcept is that
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202000
2000
Mais rapidement, le concept c'est de
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you createcréer a largegrand numbernombre of differentdifférent individualspersonnes --
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3000
créer un grand nombre d'individus différents,
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neuralneural networksréseaux, in this caseCas --
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2000
des réseaux de neurones dans ce cas,
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all of whichlequel are randomau hasard at the beginningdébut.
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209000
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qui sont tous aléatoires au départ.
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You hookcrochet these up -- in this caseCas, to the virtualvirtuel musclesmuscles
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2000
On les attache -- aux muscles virtuels
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of that two-leggeddeux pattes creaturecréature here --
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213000
3000
de cette créature à 2 jambes dans notre cas --
03:48
and hopeespérer that it does something interestingintéressant.
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216000
3000
et on espère que ça fasse quelque chose d'intéressant.
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At the beginningdébut, they're all going to be very boringennuyeuse.
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219000
2000
Au début ils sont tous vraiment ennuyeux.
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MostPlupart of them won'thabitude movebouge toi at all,
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221000
2000
La plupart ne vont pas bouger du tout,
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but some of them mightpourrait make a tinyminuscule stepétape.
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223000
2000
quelques uns vont peut être faire un pas.
03:57
Those are then selectedchoisi by the algorithmalgorithme de,
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225000
2000
Ceux-ci sont ensuite sélectionnés par l'algorithme,
03:59
reproducedreproduit with mutationmutation and recombinationsrecombinaisons to introduceprésenter sexsexe as well.
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227000
4000
reproduits avec mutation et recombinaison pour ajouter le sexe.
04:03
And you repeatrépéter that processprocessus over and over again,
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231000
2000
Et on répète le processus encore et encore
04:05
untiljusqu'à you have something that walksdes promenades --
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233000
2000
jusqu'à ce qu'on obtienne quelque chose qui marche --
04:07
in this caseCas, in a straighttout droit lineligne, like this.
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235000
2000
en ligne droite comme ça.
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So that was the ideaidée behindderrière this.
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237000
2000
C'était donc l'idée derrière ça.
04:11
When we startedcommencé this, I setensemble up the simulationsimulation one eveningsoir.
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239000
3000
Un soir au tout début j'ai configuré la simulation.
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It tooka pris about threeTrois to fourquatre hoursheures to runcourir the simulationsimulation.
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242000
3000
Ça a pris 3-4 heures pour exécuter la simulation.
04:17
I got up the nextprochain morningMatin, wentest allé to the computerordinateur and lookedregardé at the resultsrésultats,
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245000
4000
Le lendemain matin en me levant j'ai regardé les résultats sur l'ordinateur,
04:21
and was hopingen espérant for something that walkedmarcha in a straighttout droit lineligne,
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249000
3000
j'espérais un truc qui marche en ligne droite,
04:24
like I've just demonstrateddémontré,
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252000
2000
comme je viens de montrer,
04:26
and this is what I got insteadau lieu.
88
254000
2000
et voilà ce que j'ai eu à la place.
04:28
(LaughterRires)
89
256000
10000
(rires)
04:38
So, it was back to the drawingdessin boardplanche for us.
90
266000
3000
Retour à la planche à dessin pour nous.
04:42
We did get it to work eventuallyfinalement,
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270000
3000
Finalement on a réussi,
04:45
after tweakingpeaufinage a bitbit here and there.
92
273000
2000
en bidouillant à droite à gauche.
04:47
And this is an exampleExemple of a successfulréussi evolutionaryévolutionniste runcourir.
93
275000
3000
Et voici un exemple d'une exécution évolutionnaire réussie.
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So, what you'lltu vas see in a momentmoment is a very simplesimple bipedbipède
94
278000
3000
Dans un moment vous allez voir un bipède simplifié
04:53
that's learningapprentissage how to walkmarche usingen utilisant artificialartificiel evolutionévolution.
95
281000
3000
qui apprend à marcher en utilisant l'évolution artificielle.
04:56
At the beginningdébut, it can't walkmarche at all,
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284000
2000
Au début il ne sait pas du tout marcher,
04:58
but it will get better and better over time.
97
286000
2000
mais il va s'améliorer avec le temps.
05:02
So, this is the one that can't walkmarche at all.
98
290000
3000
Voilà celui qui ne sait pas du tout marcher.
05:05
(LaughterRires)
99
293000
6000
(rires)
05:11
Now, after fivecinq generationsgénérations of applyingappliquer evolutionaryévolutionniste processprocessus,
100
299000
3000
Et après 5 générations du processus évolutionnaire,
05:14
the geneticgénétique algorithmalgorithme de is gettingobtenir a tinyminuscule bitbit better.
101
302000
3000
l'algorithme génétique s'améliore un petit peu.
05:17
(LaughterRires)
102
305000
8000
(rires)
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GenerationGénération 10 and it'llça va take a fewpeu stepspas more --
103
313000
2000
Génération 10 il fait quelques pas de plus.
05:31
still not quiteassez there.
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319000
2000
C'est pas encore ça.
05:34
But now, after generationgénération 20, it actuallyréellement walksdes promenades in a straighttout droit lineligne withoutsans pour autant fallingchute over.
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322000
5000
Et après 20 générations il marche en ligne droite sans tomber.
05:40
That was the realréal breakthroughpercée for us.
106
328000
3000
C'était une avancée capitale pour nous.
05:43
It was, academicallysur le plan académique, quiteassez a challengingdifficile projectprojet,
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331000
3000
Académiquement c'était un projet très ambitieux,
05:46
and onceune fois que we had reachedatteint that stageétape, we were quiteassez confidentsur de soi
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334000
3000
et après avoir atteint ce stade nous avions confiance
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that we could try and do other things as well with this approachapproche --
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337000
3000
que nous pouvions faire d'autres choses avec cette approche --
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actuallyréellement simulatingsimulant the bodycorps
110
340000
2000
simuler le corps en fait
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and simulatingsimulant that partpartie of the nervousnerveux systemsystème that controlscontrôles it.
111
342000
3000
et simuler cette partie du système nerveux qui le contrôle.
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Now, at this stageétape, it alsoaussi becamedevenu clearclair that this could be very excitingpassionnant
112
345000
3000
A ce stade c'est devenu clair que ça pouvait être très intéressant
06:00
for things like computerordinateur gamesJeux or onlineen ligne worldsmondes.
113
348000
3000
pour les jeux vidéos ou les mondes en ligne.
06:03
What you see here is the characterpersonnage standingpermanent there,
114
351000
2000
Ce que vous voyez là c'est le personnage debout,
06:05
and there's an obstacleobstacle that we put in its way.
115
353000
2000
et un obstacle en travers de son chemin.
06:07
And what you see is, it's going to falltomber over the obstacleobstacle.
116
355000
5000
Et vous allez voir, il va trébucher sur l'obstacle.
06:12
Now, the interestingintéressant bitbit is, if I movebouge toi the obstacleobstacle a tinyminuscule bitbit to the right,
117
360000
3000
Ce qui est intéressant c'est qu'en déplaçant l'obstacle légèrement à droite,
06:15
whichlequel is what I'm doing now, here,
118
363000
2000
ce que je viens de faire là,
06:17
it will falltomber over it in a completelycomplètement differentdifférent way.
119
365000
4000
il va trébucher de façon complètement différente.
06:24
And again, if you movebouge toi the obstacleobstacle a tinyminuscule bitbit, it'llça va again falltomber differentlydifféremment.
120
372000
5000
Un peu plus à droite, et encore une chute différente.
06:29
(LaughterRires)
121
377000
2000
(rires)
06:31
Now, what you see, by the way, at the topHaut there,
122
379000
2000
Ce que vous voyez là en haut
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are some of the neuralneural activationsactivations beingétant fednourris into the virtualvirtuel musclesmuscles.
123
381000
3000
c'est l'activité des neurones transmise aux muscles artificiels.
06:36
Okay. That's the videovidéo. ThanksMerci.
124
384000
2000
OK, c'était la vidéo. Merci.
06:38
Now, this mightpourrait look kindgentil of trivialbanal, but it's actuallyréellement very importantimportant
125
386000
3000
Ça peut paraître trivial mais c'est en fait très important
06:41
because this is not something you get at the momentmoment
126
389000
2000
parce qu'on ne voit pas ça actuellement,
06:43
in any interactiveinteractif or any virtualvirtuel worldsmondes.
127
391000
2000
dans aucun monde interactif ou virtuel.
06:48
Now, at this stageétape, we decideddécidé to startdébut a companycompagnie and movebouge toi this furtherplus loin,
128
396000
3000
A ce stade nous avons créé une entreprise pour développer ça
06:51
because obviouslyévidemment this was just a very simplesimple, blockyBlocky bipedbipède.
129
399000
3000
parce qu'évidemment c'était juste un simple bipède fait de blocs.
06:54
What we really wanted was a fullplein humanHumain bodycorps.
130
402000
2000
Nous voulions un corps humain complet,
06:56
So we startedcommencé the companycompagnie.
131
404000
1000
donc on a créé cette entreprise.
06:57
We hiredembauché a teaméquipe of physicistsphysiciens, softwareLogiciel engineersingénieurs and biologistsbiologistes
132
405000
5000
Nous avons embauché une équipe de physiciens, informaticiens et biologistes
07:02
to work on this, and the first thing we had to work on
133
410000
3000
pour travailler sur ça, et la première chose à faire
07:05
was to createcréer the humanHumain bodycorps, basicallyen gros.
134
413000
4000
était de créer un corps humain.
07:09
It's got to be relativelyrelativement fastvite, so you can runcourir it on a normalnormal machinemachine,
135
417000
3000
Ce doit être relativement rapide pour tourner sur une machine normale,
07:12
but it's got to be accurateprécis enoughassez, so it looksregards good enoughassez, basicallyen gros.
136
420000
3000
mais suffisamment précis pour avoir l'air joli.
07:15
So we put quiteassez a bitbit of biomechanicalbiomécaniques knowledgeconnaissance into this thing,
137
423000
3000
Nous avons investi pas mal de nos connaissances en biomécanique
07:18
and trieda essayé to make it as realisticréaliste as possiblepossible.
138
426000
4000
et essayé de le rendre aussi réel que possible.
07:22
What you see here on the screenécran right now
139
430000
2000
Ce que vous voyez sur l'écran là
07:24
is a very simplesimple visualizationvisualisation of that bodycorps.
140
432000
2000
est une visualisation très simple de ce corps.
07:26
I should addajouter that it's very simplesimple to addajouter things like haircheveux, clothesvêtements, etcetc.,
141
434000
4000
Il est très facile d'y ajouter des cheveux, des vêtements, etc..
07:30
but what we'venous avons doneterminé here is use a very simplesimple visualizationvisualisation,
142
438000
3000
mais là nous utilisons une visualisation très simplifiée
07:33
so you can concentrateconcentrer on the movementmouvement.
143
441000
2000
pour se concentrer sur les mouvements.
07:35
Now, what I'm going to do right now, in a momentmoment,
144
443000
3000
Ce que je vais faire dans un instant,
07:38
is just pushpousser this characterpersonnage a tinyminuscule bitbit and we'llbien see what happensarrive.
145
446000
3000
je vais pousser légèrement ce personnage et on va voir ce qu'il se passe.
07:46
Nothing really interestingintéressant, basicallyen gros.
146
454000
2000
Pas grand chose d'intéressant en fait.
07:48
It fallschutes over, but it fallschutes over like a ragchiffon dollpoupée, basicallyen gros.
147
456000
3000
Il tombe comme une poupée de chiffon.
07:51
The reasonraison for that is that there's no intelligenceintelligence in it.
148
459000
3000
La raison c'est qu'il n y a aucune intelligence dedans.
07:54
It becomesdevient interestingintéressant when you put artificialartificiel intelligenceintelligence into it.
149
462000
4000
Ça devient intéressant quand on y ajoute de l'intelligence artificielle.
07:58
So, this characterpersonnage now has motormoteur skillscompétences in the upperplus haut bodycorps --
150
466000
4000
Ce personnage a maintenant des capacités motrices dans le haut du corps.
08:02
nothing in the legsjambes yetencore, in this particularparticulier one.
151
470000
2000
Rien dans les jambes pour l'instant.
08:04
But what it will do -- I'm going to pushpousser it again.
152
472000
3000
Mais ce qu'il va faire -- je vais le pousser encore.
08:07
It will realizeprendre conscience de autonomouslyde manière autonome that it's beingétant pushedpoussé.
153
475000
2000
Il réalise de lui même qu'il vient d'être poussé.
08:09
It's going to stickbâton out its handsmains.
154
477000
2000
Il va mettre ses mains en avant.
08:11
It's going to turntour around into the falltomber, and try and catchcapture the falltomber.
155
479000
3000
Il va se tourner dans sa chute et essayer de se rattraper.
08:20
So that's what you see here.
156
488000
2000
C'est ce que vous voyez là.
08:22
Now, it getsobtient really interestingintéressant
157
490000
2000
Ça devient vraiment intéressant
08:24
if you then addajouter the AIAI for the lowerinférieur partpartie of the bodycorps as well.
158
492000
4000
si on ajoute l'IA pour le bas du corps.
08:28
So here, we'venous avons got the sameMême characterpersonnage.
159
496000
2000
Voici le même personnage.
08:30
I'm going to pushpousser it a bitbit harderPlus fort now,
160
498000
2000
Je le pousse plus fort,
08:32
harderPlus fort than I just pushedpoussé ChrisChris.
161
500000
2000
plus qu'avec Chris.
08:34
But what you'lltu vas see is -- it's going to receiverecevoir a pushpousser now from the left.
162
502000
4000
Il va recevoir un coup de la gauche là.
08:41
What you see is it takes stepspas backwardsen arrière,
163
509000
2000
Et vous voyez qu'il recule --
08:43
it triesessais to counter-balancecontrepoids,
164
511000
2000
il essaye de reprendre son équilibre,
08:45
it triesessais to look at the placeendroit where it thinkspense it's going to landterre.
165
513000
4000
il regarde où est-ce qu'il va tomber.
08:49
I'll showmontrer you this again.
166
517000
2000
Encore une fois.
08:51
And then, finallyenfin hitsles coups the floorsol.
167
519000
3000
Et finalement il touche le sol.
08:55
Now, this becomesdevient really excitingpassionnant
168
523000
3000
Ça devient vraiment intéressant
08:58
when you pushpousser that characterpersonnage in differentdifférent directionsdirections, again, just as I've doneterminé.
169
526000
5000
quand on le pousse dans différentes directions.
09:03
That's something that you cannotne peux pas do right now.
170
531000
4000
C'est quelque chose qu'on ne peut pas faire actuellement.
09:07
At the momentmoment, you only have emptyvide computerordinateur graphicsgraphique in gamesJeux.
171
535000
3000
Actuellement il n'y a que des graphismes vides dans les jeux.
09:10
What this is now is a realréal simulationsimulation. That's what I want to showmontrer you now.
172
538000
3000
Là c'est une vraie simulation. C'est ce que je veux vous montrer.
09:13
So, here'svoici the sameMême characterpersonnage with the sameMême behaviorcomportement I've just shownmontré you,
173
541000
3000
Voici le même personnage avec le même comportement,
09:16
but now I'm just going to pushpousser it from differentdifférent directionsdirections.
174
544000
2000
mais là je vais le pousser dans différentes directions.
09:18
First, startingdépart with a pushpousser from the right.
175
546000
2000
D'abord de la droite.
09:23
This is all slowlent motionmouvement, by the way, so we can see what's going on.
176
551000
3000
C'est au ralenti, pour bien voir ce qu'il se passe.
09:26
Now, the angleangle will have changedmodifié a tinyminuscule bitbit,
177
554000
3000
Maintenant l'angle a légèrement changé
09:29
so you can see that the reactionréaction is differentdifférent.
178
557000
4000
vous voyez que la réaction est différente.
09:33
Again, a pushpousser, now this time from the frontde face.
179
561000
3000
Maintenant je le pousse de face.
09:37
And you see it fallschutes differentlydifféremment.
180
565000
2000
Vous voyez qu'il tombe différemment.
09:39
And now from the left --
181
567000
2000
De la gauche.
09:43
and it fallschutes differentlydifféremment.
182
571000
2000
Il tombe différemment.
09:45
That was really excitingpassionnant for us to see that.
183
573000
2000
C'était super pour nous de voir ça.
09:47
That was the first time we'venous avons seenvu that.
184
575000
2000
C'était la première fois que nous le voyions.
09:49
This is the first time the publicpublic seesvoit this as well,
185
577000
2000
C'est la première fois que le public le voit
09:51
because we have been in stealthStealth modemode.
186
579000
2000
parce qu'on travaillait en mode furtif.
09:53
I haven'tn'a pas shownmontré this to anybodyn'importe qui yetencore.
187
581000
2000
Je ne l'ai montré à personne pour l'instant.
09:55
Now, just a funamusement thing:
188
583000
2000
Un truc marrant.
09:57
what happensarrive if you put that characterpersonnage --
189
585000
2000
Que se passe-t-il si vous mettez ce personnage --
09:59
this is now a woodenen bois versionversion of it, but it's got the sameMême AIAI in it --
190
587000
2000
une version en bois maintenant, mais avec la même IA --
10:01
but if you put that characterpersonnage on a slipperyglissant surfacesurface, like icela glace.
191
589000
2000
si vous le mettez sur une surface glissante, de la glace.
10:03
We just did that for a laughrire, just to see what happensarrive.
192
591000
3000
On a fait ça pour rigoler, pour voir ce qui se passe.
10:06
(LaughterRires)
193
594000
1000
(rires)
10:07
And this is what happensarrive.
194
595000
2000
Voilà ce qui se passe.
10:09
(LaughterRires)
195
597000
3000
(rires)
10:12
(ApplauseApplaudissements)
196
600000
3000
(applaudissements)
10:15
It's nothing we had to do about this.
197
603000
2000
On a rien touché.
10:17
We just tooka pris this characterpersonnage that I just talkeda parlé about,
198
605000
2000
On a juste pris ce personnage dont je viens de parler,
10:19
put it on a slipperyglissant surfacesurface, and this is what you get out of it.
199
607000
3000
on l'a mis sur la glace, et voilà ce qui se passe.
10:22
And that's a really fascinatingfascinant thing about this approachapproche.
200
610000
3000
Et c'est ce qui est vraiment fascinant dans cette approche.
10:26
Now, when we wentest allé to filmfilm studiosStudios and gamesJeux developersles développeurs
201
614000
3000
Quand nous sommes allés voir des studios de cinéma et jeux vidéos
10:29
and showedmontré them that technologyLa technologie, we got a very good responseréponse.
202
617000
3000
pour leur montrer cette technologie, on a eu un très bon retour.
10:32
And what they said was, the first thing they need immediatelyimmédiatement is virtualvirtuel stuntmencascadeurs.
203
620000
4000
Ils nous ont dit que la 1ère chose dont ils ont besoin immédiatement c'est des cascadeurs virtuels.
10:36
Because stuntsCascades are obviouslyévidemment very dangerousdangereux, they're very expensivecoûteux,
204
624000
4000
Les cascades coutent très chères parce qu'elles sont dangereuses,
10:40
and there are a lot of stuntStunt scenesscènes that you cannotne peux pas do, obviouslyévidemment,
205
628000
2000
et il y a beaucoup de scènes de cascades qu'on ne peut pas faire
10:42
because you can't really allowpermettre the stuntmancascadeur to be seriouslysérieusement hurtblesser.
206
630000
3000
parce qu'on ne peut pas prendre le risque de blesser grièvement un cascadeur.
10:45
So, they wanted to have a digitalnumérique versionversion of a stuntmancascadeur
207
633000
3000
Ils voulaient donc une version numérique du cascadeur
10:48
and that's what we'venous avons been workingtravail on for the pastpassé fewpeu monthsmois.
208
636000
2000
et nous avons travaillé sur ça ces derniers mois.
10:50
And that's our first productproduit that we're going to releaseLibération in a couplecouple of weekssemaines.
209
638000
5000
C'est notre première production, que nous allons livrée dans quelques semaines.
10:55
So, here are just a fewpeu very simplesimple scenesscènes of the guy just beingétant kickedbotté.
210
643000
5000
Voici quelques scènes de ce personnage qui reçoit un coup de pied.
11:00
That's what people want. That's what we're givingdonnant them.
211
648000
2000
C'est ce que veulent les gens. C'est ce qu'on leur donne.
11:02
(LaughterRires)
212
650000
7000
(rires)
11:09
You can see, it's always reactingréagir.
213
657000
2000
Vous voyez, il réagit tout le temps.
11:11
This is not a deadmort bodycorps. This is a bodycorps who basicallyen gros, in this particularparticulier caseCas,
214
659000
4000
Ce n'est pas un corps inerte. C'est un corps qui, dans ce cas,
11:15
feelsse sent the forceObliger and triesessais to protectprotéger its headtête.
215
663000
2000
ressent la force et essaye de se protéger la tête.
11:17
Only, I think it's quiteassez a biggros blowcoup again.
216
665000
2000
C'est quand même un coup puissant.
11:19
You feel kindgentil of sorry for that thing,
217
667000
2000
On a pitié pour lui,
11:21
and we'venous avons seenvu it so manybeaucoup timesfois now that
218
669000
2000
mais ça fait tellement de fois que nous le voyons
11:23
we don't really carese soucier any more.
219
671000
2000
on y fait plus attention.
11:25
(LaughterRires)
220
673000
1000
(rires)
11:26
There are much worsepire videosvidéos than this, by the way, whichlequel I have takenpris out, but ...
221
674000
4000
Il y a des vidéos pires que celle là, que j'ai enlevées d'ailleurs...
11:31
Now, here'svoici anotherun autre one.
222
679000
2000
En voilà une autre.
11:33
What people wanted as a behaviorcomportement was to have an explosionexplosion,
223
681000
4000
Les gens voulaient une scène d'explosion,
11:37
a strongfort forceObliger appliedappliqué to the characterpersonnage,
224
685000
2000
une force puissante appliquée au personnage,
11:39
and have the characterpersonnage reactréagir to it in midairairs..
225
687000
2000
et le personnage réagit dans les airs.
11:41
So that you don't have a characterpersonnage that looksregards limpboiterie,
226
689000
2000
De sorte qu'il ne soit pas mou,
11:43
but actuallyréellement a characterpersonnage that you can use in an actionaction filmfilm straighttout droit away,
227
691000
3000
mais bouge comme un personnage de film d'action
11:46
that looksregards kindgentil of alivevivant in midairairs. as well.
228
694000
2000
qui a l'air vivant dans les airs aussi.
11:48
So this characterpersonnage is going to be hitfrappé by a forceObliger,
229
696000
2000
Donc ce personnage va être frappé par une force,
11:50
it's going to realizeprendre conscience de it's in the airair,
230
698000
2000
il va réaliser qu'il est en l'air
11:52
and it's going to try and, well,
231
700000
3000
et il va essayer de
11:55
stickbâton out its armbras in the directiondirection where it's landingatterrissage.
232
703000
2000
mettre ses bras en avant vers son point de chute.
11:59
That's one angleangle; here'svoici anotherun autre angleangle.
233
707000
3000
Sous un angle, en voici un autre.
12:02
We now think that the realismréalisme we're achievingréalisation de with this
234
710000
2000
Nous pensons que le niveau de réalisme atteint
12:04
is good enoughassez to be used in filmsfilms.
235
712000
2000
est assez bon pour être utilisé dans un film.
12:06
And let's just have a look at a slightlylégèrement differentdifférent visualizationvisualisation.
236
714000
3000
Regardons une visualisation un peu différente.
12:09
This is something I just got last night
237
717000
2000
C'est un truc que j'ai reçu hier soir
12:11
from an animationanimation studiostudio in LondonLondres, who are usingen utilisant our softwareLogiciel
238
719000
3000
d'un studio d'animation à Londres, qui utilise notre logiciel
12:14
and experimentingexpérimenter with it right now.
239
722000
2000
et expérimente avec.
12:16
So this is exactlyexactement the sameMême behaviorcomportement that you saw,
240
724000
3000
C'est exactement le même comportement qu'on vient de voir,
12:19
but in a slightlylégèrement better renderedrendus versionversion.
241
727000
4000
mais avec un rendu bien meilleur.
12:23
So if you look at the characterpersonnage carefullysoigneusement,
242
731000
3000
Si vous regardez bien le personnage
12:26
you see there are lots of bodycorps movementsmouvements going on,
243
734000
2000
vous voyez qu'il y a beaucoup de mouvements,
12:28
noneaucun of whichlequel you have to animateanimer like in the oldvieux daysjournées.
244
736000
2000
et aucun besoin de les animer à l'ancienne.
12:30
AnimatorsAnimateurs had to actuallyréellement animateanimer them.
245
738000
2000
Les infographistes devaient les animer en fait.
12:32
This is all happeningévénement automaticallyautomatiquement in the simulationsimulation.
246
740000
2000
Tout ça se fait automatiquement dans la simulation.
12:34
This is a slightlylégèrement differentdifférent angleangle,
247
742000
2000
Sous un angle différent,
12:39
and again a slowlent motionmouvement versionversion of this.
248
747000
2000
et encore un ralenti de la scène.
12:41
This is incrediblyincroyablement quickrapide. This is happeningévénement in realréal time.
249
749000
4000
C'est très rapide. Tout se passe en temps réel.
12:45
You can runcourir this simulationsimulation in realréal time, in frontde face of your eyesles yeux,
250
753000
2000
Vous pouvez lancer la simulation en temps réel, sous vos yeux,
12:47
changechangement it, if you want to, and you get the animationanimation straighttout droit out of it.
251
755000
3000
la changer si on veut, et on obtient l'animation directement.
12:50
At the momentmoment, doing something like this by handmain
252
758000
2000
Actuellement, faire la même chose à la main
12:52
would take you probablyProbablement a couplecouple of daysjournées.
253
760000
2000
prendrait surement quelques jours.
12:55
This is anotherun autre behaviorcomportement they requesteda demandé.
254
763000
3000
Voici une autre scène qu'ils ont demandée.
12:58
I'm not quiteassez sure why, but we'venous avons doneterminé it anywayen tous cas.
255
766000
2000
Je sais pas trop pourquoi, mais nous l'avons fait.
13:00
It's a very simplesimple behaviorcomportement that showsmontre you the powerPuissance of this approachapproche.
256
768000
2000
C'est une situation très simple qui montre le pouvoir de cette approche.
13:02
In this caseCas, the character'sde caractère handsmains
257
770000
2000
Dans ce cas les mains du personnage
13:04
are fixedfixé to a particularparticulier pointpoint in spaceespace,
258
772000
2000
sont fixes en un certain point de l'espace,
13:06
and all we'venous avons told the characterpersonnage to do is to strugglelutte.
259
774000
3000
et tout ce qu'on dit au personnage c'est de se débattre.
13:09
And it looksregards organicbiologique. It looksregards realisticréaliste.
260
777000
3000
Ça a l'air naturel, réaliste.
13:12
You feel kindgentil of sorry for the guy.
261
780000
2000
On a pitié pour lui.
13:14
It's even worsepire -- and that is anotherun autre videovidéo I just got last night --
262
782000
3000
C'est encore pire - encore une vidéo reçue hier soir --
13:17
if you renderrendre that a bitbit more realisticallyde façon réaliste.
263
785000
2000
avec un rendu plus réaliste.
13:23
Now, I'm showingmontrer this to you just to showmontrer you
264
791000
2000
Je vous le passee juste pour vous montrer
13:25
how organicbiologique it actuallyréellement can feel, how realisticréaliste it can look.
265
793000
2000
à quel point ça peut avoir l'air naturel et réaliste.
13:27
And this is all a physicalphysique simulationsimulation of the bodycorps,
266
795000
3000
C'est entièrement une simulation du corps,
13:30
usingen utilisant AIAI to driveconduire virtualvirtuel musclesmuscles in that bodycorps.
267
798000
3000
utilisant de l'IA pour contrôler les muscles de ce corps.
13:35
Now, one thing whichlequel we did for a laughrire was
268
803000
3000
Un truc qu'on a fait pour rire, nous avons créé
13:38
to createcréer a slightlylégèrement more complexcomplexe stuntStunt scenescène,
269
806000
2000
une scène de cascade un peu plus complexe,
13:40
and one of the mostles plus famouscélèbre stuntsCascades is the one where JamesJames BondBond
270
808000
3000
et l'une des cascades les plus célèbres c'est quand James Bond
13:43
jumpssaute off a dambarrage in SwitzerlandSuisse and then is caughtpris by a bungeesaut à l’élastique.
271
811000
4000
saute à l'élastique du haut d'un barrage en Suisse.
13:48
Got a very shortcourt clipagrafe here.
272
816000
2000
Voici un court extrait.
13:54
Yes, you can just about see it here.
273
822000
2000
Oui vous le voyez là.
13:56
In this caseCas, they were usingen utilisant a realréal stuntStunt man. It was a very dangerousdangereux stuntStunt.
274
824000
3000
Ils ont utilisé un vrai cascadeur. C'était une cascade très dangereuse.
13:59
It was just votedvoté, I think in the SundayDimanche TimesFois, as one of the mostles plus impressiveimpressionnant stuntsCascades.
275
827000
3000
Je crois que le Sunday Times l'a élue comme l'une des cascades les plus impressionnantes.
14:02
Now, we'venous avons just trieda essayé and -- lookedregardé at our characterpersonnage and askeda demandé ourselvesnous-mêmes,
276
830000
3000
On a regardé notre personnage et on s'est demandé,
14:05
"Can we do that ourselvesnous-mêmes as well?"
277
833000
2000
"Peut-on le faire nous même?"
14:07
Can we use the physicalphysique simulationsimulation of the characterpersonnage,
278
835000
2000
Peut-on utiliser la simulation physique du personnage,
14:09
use artificialartificiel intelligenceintelligence,
279
837000
2000
de l'intelligence artificielle,
14:11
put that artificialartificiel intelligenceintelligence into the characterpersonnage,
280
839000
2000
donner au personnage cette intelligence artificielle,
14:13
driveconduire virtualvirtuel musclesmuscles, simulatesimuler the way he jumpssaute off the dambarrage,
281
841000
4000
contrôler ses muscles artificiels, simuler le saut depuis le barrage,
14:17
and then skydivesauter en parachute afterwardsensuite,
282
845000
2000
la chute qui suit,
14:19
and have him caughtpris by a bungeesaut à l’élastique afterwardsensuite?
283
847000
2000
et le rattraper par l'élastique?
14:21
We did that. It tooka pris about altogetherau total just two hoursheures,
284
849000
3000
On l'a fait. Ça a pris 2 heures environ,
14:24
prettyjoli much, to createcréer the simulationsimulation.
285
852000
2000
pour créer la simulation.
14:26
And that's what it looksregards like, here.
286
854000
2000
Et voilà le résultat.
14:37
Now, this could do with a bitbit more work. It's still very earlyde bonne heure stagesétapes,
287
865000
3000
On pourrait l'améliorer. C'est un début,
14:40
and we prettyjoli much just did this for a laughrire,
288
868000
2000
et on a juste fait ça pour rire,
14:42
just to see what we'dmer get out of it.
289
870000
2000
pour voir ce qu'on pouvait en tirer.
14:44
But what we founda trouvé over the pastpassé fewpeu monthsmois
290
872000
2000
Mais nous avons découvert par la suite
14:46
is that this approachapproche -- that we're prettyjoli much standardla norme uponsur --
291
874000
3000
que cette approche sur laquelle on se base
14:49
is incrediblyincroyablement powerfulpuissant.
292
877000
2000
a un pouvoir incroyable.
14:51
We are ourselvesnous-mêmes surprisedsurpris what you actuallyréellement get out of the simulationsdes simulations.
293
879000
4000
Les simulations nous surprennent nous-même!
14:55
There's very oftensouvent very surprisingsurprenant behaviorcomportement that you didn't predictprédire before.
294
883000
4000
Très souvent on obtient un comportement inattendu.
14:59
There's so manybeaucoup things we can do with this right now.
295
887000
2000
Il y a tellement de choses que l'on peut faire avec ça.
15:01
The first thing, as I said, is going to be virtualvirtuel stuntmencascadeurs.
296
889000
3000
La première chose, c'est les cascadeurs virtuels.
15:04
SeveralPlusieurs studiosStudios are usingen utilisant this softwareLogiciel now to produceproduire virtualvirtuel stuntmencascadeurs,
297
892000
4000
Plusieurs studios utilisent ce logiciel pour créer des cascadeurs virtuels,
15:08
and they're going to hitfrappé the screenécran quiteassez soonbientôt, actuallyréellement,
298
896000
2000
et on va les voir à l'écran bientôt,
15:10
for some majorMajeur productionsproductions.
299
898000
2000
dans de grandes productions.
15:12
The secondseconde thing is videovidéo gamesJeux.
300
900000
3000
La deuxième chose c'est les jeux vidéos.
15:15
With this technologyLa technologie, videovidéo gamesJeux will look differentdifférent and they will feel very differentdifférent.
301
903000
4000
Grâce à cette technologie les jeux vidéos vont évoluer graphiquement.
15:19
For the first time, you'lltu vas have actorsacteurs that really feel very interactiveinteractif,
302
907000
3000
Pour la première fois les acteurs seront vraiment interactifs,
15:22
that have realréal bodiescorps that really reactréagir.
303
910000
2000
avec de vrais corps qui réagissent.
15:24
I think that's going to be incrediblyincroyablement excitingpassionnant.
304
912000
3000
Je crois que ça va être vraiment intéressant.
15:27
ProbablySans doute startingdépart with sportsdes sports gamesJeux,
305
915000
2000
Probablement les jeux de sports en premier,
15:29
whichlequel are going to becomedevenir much more interactiveinteractif.
306
917000
2000
qui vont devenir beaucoup plus interactif.
15:31
But I particularlyparticulièrement am really excitedexcité
307
919000
1000
Mais ce qui me plaît particulièrement
15:32
about usingen utilisant this technologyLa technologie in onlineen ligne worldsmondes,
308
920000
3000
c'est d'utiliser cette technologie dans les mondes en ligne,
15:35
like there, for exampleExemple, that TomTom MelcherMelcher has shownmontré us.
309
923000
3000
comme celui que Tom Melcher nous a montré par exemple.
15:38
The degreedegré of interactivityinteractivité you're going to get
310
926000
2000
Le degré d'interactivité que vous allez avoir
15:40
is totallytotalement differentdifférent, I think, from what you're gettingobtenir right now.
311
928000
3000
sera totalement différent de ce qui se fait actuellement.
15:44
A thirdtroisième thing we are looking at and very interestedintéressé in is simulationsimulation.
312
932000
4000
La troisième chose c'est pour la simulation.
15:49
We'veNous avons been approachedapproché by severalnombreuses simulationsimulation companiesentreprises,
313
937000
2000
Plusieurs entreprises nous ont contactés,
15:51
but one projectprojet we're particularlyparticulièrement excitedexcité about, whichlequel we're startingdépart nextprochain monthmois,
314
939000
3000
et un projet qui nous intéresse particulièrement et commence le mois prochain,
15:54
is to use our technologyLa technologie -- and in particularparticulier, the walkingen marchant technologyLa technologie --
315
942000
4000
est d'utiliser notre technologie de marche pour aider les chirurgiens
15:58
to help aidaide surgeonschirurgiens who work on childrenles enfants with cerebralcérébrale palsyparalysie,
316
946000
4000
opérant sur des enfants atteints d'infirmité motrice cérébrale,
16:02
to predictprédire the outcomerésultat of operationsopérations on these childrenles enfants.
317
950000
3000
à prédire le résultat de ces opérations.
16:05
As you probablyProbablement know,
318
953000
2000
Vous le savez peut être,
16:07
it's very difficultdifficile to predictprédire what the outcomerésultat of an operationopération is
319
955000
3000
il est très difficile de prédire le résultat d'une opération visant
16:10
if you try and correctcorrect the gaitdémarche.
320
958000
2000
à essayer de corriger la démarche.
16:12
The classicclassique quotecitation is, I think, it's unpredictableimprévisible at bestmeilleur,
321
960000
3000
Je crois qu'on dit qu'au mieux le résultat est imprévisible,
16:15
is what people think right now, is the outcomerésultat.
322
963000
3000
c'est ce que les gens pensent actuellement.
16:18
Now, what we want to do with our softwareLogiciel is allowpermettre our surgeonschirurgiens to have a tooloutil.
323
966000
4000
Nous voulons permettre aux chirurgiens d'utiliser notre logiciel comme un outil.
16:22
We're going to simulatesimuler the gaitdémarche of a particularparticulier childenfant
324
970000
3000
Nous allons simuler la démarche d'un enfant
16:25
and the surgeonchirurgien can then work on that simulationsimulation
325
973000
3000
et le chirurgien va pouvoir travailler sur cette simulation
16:28
and try out differentdifférent waysfaçons to improveaméliorer that gaitdémarche,
326
976000
2000
et essayer différentes choses pour améliorer cette démarche
16:30
before he actuallyréellement commitss’engage to an actualréel surgerychirurgie.
327
978000
3000
avant de s'engager dans l'opération.
16:33
That's one projectprojet we're particularlyparticulièrement excitedexcité about,
328
981000
2000
C'est un projet qui nous intéresse particulièrement,
16:35
and that's going to startdébut nextprochain monthmois.
329
983000
2000
et qui commence le mois prochain.
16:39
Just finallyenfin, this is only just the beginningdébut.
330
987000
3000
Et pour conclure, ce n'est que le début.
16:42
We can only do severalnombreuses behaviorscomportements right now.
331
990000
2000
On ne peut simuler qu'un certain nombre de comportements actuellement.
16:44
The AIAI isn't good enoughassez to simulatesimuler a fullplein humanHumain bodycorps.
332
992000
3000
L'IA n'est pas assez bonne pour un corps humain tout entier.
16:47
The bodycorps yes, but not all the motormoteur skillscompétences that we have.
333
995000
3000
Le corps oui, mais pas toutes les capacités motrices.
16:50
And, I think, we're only there if we can have something like balletballet dancingdansant.
334
998000
3000
Je pense qu'on aura atteint l'objectif si on peut simuler un ballet.
16:53
Right now, we don't have that
335
1001000
2000
Actuellement on ne peut pas
16:55
but I'm very sure that we will be ablecapable to do that at some stageétape.
336
1003000
2000
mais je suis convaincu qu'on y arrivera un jour.
16:57
We do have one unintentionalnon intentionnelles dancerDanseur actuallyréellement,
337
1005000
3000
On a quand même involontairement un danseur,
17:00
the last thing I'm going to showmontrer you.
338
1008000
2000
la dernière chose à vous montrer.
17:02
This was an AIAI contourcontour that was producedproduit and evolvedévolué --
339
1010000
3000
C'est une ébauche d'IA, produite et évoluée --
17:05
half-evolveddemi-évolué, I should say -- to produceproduire balanceéquilibre, basicallyen gros.
340
1013000
3000
enfin à moitié évoluée -- pour gérer l'équilibre en gros.
17:08
So, you kickdonner un coup the guy and the guy'sles gars supposedsupposé to counter-balancecontrepoids.
341
1016000
3000
On frappe le bonhomme et il est sensé se rattraper.
17:11
That's what we thought was going to come out of this.
342
1019000
3000
C'est ce qu'on pensait qu'il allait se passer.
17:14
But this is what emergedémergé out of it, in the endfin.
343
1022000
2000
Mais voilà ce qui en est ressorti.
17:17
(MusicMusique)
344
1025000
10000
(musique)
17:27
BizarrelyBizarrement, this thing doesn't have a headtête. I'm not quiteassez sure why.
345
1035000
3000
Bizarrement il a pas de tête. Je sais pas trop pourquoi.
17:31
So, this was not something we actuallyréellement put in there.
346
1039000
2000
Ce n'est pas quelque chose que l'on a fait là.
17:33
He just startedcommencé to createcréer that danceDanse himselflui-même.
347
1041000
4000
Il s'est mis à danser tout seul.
17:37
He's actuallyréellement a better dancerDanseur than I am, I have to say.
348
1045000
3000
Je dois dire qu'il danse même mieux que moi!
17:41
And what you see after a while --
349
1049000
2000
Et après quelques temps --
17:43
I think he even goesva into a climaxpoint culminant right at the endfin.
350
1051000
2000
je crois qu'il atteint l'orgasme à la fin.
17:49
And I think -- there you go.
351
1057000
3000
Voilà!
17:52
(LaughterRires)
352
1060000
2000
(rires)
17:54
So, that all happenedarrivé automaticallyautomatiquement. We didn't put that in there.
353
1062000
2000
Tout ça s'est fait automatiquement. On a rien touché.
17:56
That's just the simulationsimulation creatingcréer this itselfse, basicallyen gros.
354
1064000
3000
C'est juste la simulation qui créé ça elle même.
17:59
So it's just --
355
1067000
2000
C'est juste --
18:01
(ApplauseApplaudissements)
356
1069000
1000
(applaudissements)
18:02
ThanksMerci.
357
1070000
2000
Merci.
18:05
Not quiteassez JohnJohn TravoltaTravolta yetencore, but we're workingtravail on that as well,
358
1073000
3000
Pas encore John Travolta mais on y travaille.
18:08
so thanksMerci very much for your time.
359
1076000
2000
Merci beaucoup.
18:10
ThanksMerci.
360
1078000
1000
Merci.
18:11
(ApplauseApplaudissements)
361
1079000
1000
(applaudissements)
18:12
CACA: IncredibleIncroyable. That was really incredibleincroyable.
362
1080000
2000
Chris Anderson: Incroyable. C'était vraiment incroyable.
18:14
TRTR: ThanksMerci.
363
1082000
1000
Torstein Reil: Merci.

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ABOUT THE SPEAKER
Torsten Reil - Animating neurobiologist
By coding computer simulations with biologically modeled nervous systems, Torsten Reil and his company NaturalMotion breathe life into the animated characters inhabiting the most eye-poppingly realistic games and movies around.

Why you should listen
From modeling the mayhem of equine combat in Lord of the Rings: Return of the King to animating Liberty City gun battles in Grand Theft Auto IV, Torsten Reil's achievements are all over the map these days. Software that he helped create (with NaturalMotion, the imaging company he co-founded) has revolutionized computer animation of human and animal avatars, giving rise to some of the most breathtakingly real sequences in the virtual world of video games and movies- and along the way given valuable insight into the way human beings move their bodies.

Reil was a neural researcher working on his Masters at Oxford, developing computer simulations of nervous systems based on genetic algorithms-  programs that actually used natural selection to evolve their own means of locomotion. It didn't take long until he realized the commercial potential of these lifelike characters. In 2001 he capitalized on this lucrative adjunct to his research, and cofounded NaturalMotion. Since then the company has produced motion simulation programs like Euphoria and Morpheme, state of the art packages designed to drastically cut the time and expense of game development, and create animated worlds as real as the one outside your front door. Animation and special effects created with Endorphin (NaturalMotion's first animation toolkit) have lent explosive action to films such as Troy and Poseidon, and NaturalMotion's software is also being used by LucasArts in video games such as the hotly anticipated Indiana Jones.

But there are serious applications aside from the big screen and the XBox console: NaturalMotion has also worked under a grant from the British government to study the motion of a cerebral palsy patient, in hopes of finding therapies and surgeries that dovetail with the way her nervous system is functioning.
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Torsten Reil | Speaker | TED.com