Converge 2 ist eine interaktive Arbeit des Ars Electronica Futurelab für den Deep Space 8K. Bis zu acht Teilnehmer*innen und eine externe Person in einem Motion-Capture-Anzug interagieren mithilfe von Sprache, Bewegung und neuen Technologien. Das Projekt basiert auf SHARESPACE, einem großen EU-Projekt zu Forschung und Entwicklung rund um Avatare in sozialen Situationen.
Converge 2 ist der nächste Schritt in der laufenden Exploration kollaborativer Multiplayer-Erlebnisse im Deep Space 8K. Aufbauend auf Converge aus dem Jahr 2024 zielt diese Iteration darauf ab, das Konzept mit neuen Interaktionsmechanismen und experimentellen Anwendungen neuer Technologien aus dem SHARESPACE-Projekt zu erweitern. Beide Werke wurden von Patrick Berger, Lead Designer & Artist des Futurelab, mit Unterstützung des Lab-Teams geschaffen.
Weiterhin auf geteilte verkörperte Präsenz ausgerichtet, erforscht Converge 2 neue Möglichkeiten für vier bis acht lokale Spieler*innen und eine externe Person in einem Motion-Capture-Anzug, miteinander zu interagieren — und führt dabei Sprachkommunikation als situatives Gameplay-Element ein. Ziel ist es, reichhaltigere Dynamiken zwischen verbaler und physischer Zusammenarbeit zu schaffen, ohne auf ständige Moderation angewiesen zu sein.
Die Spieler*innen-Führung ist ebenfalls ein Schwerpunkt. Basierend auf Rückmeldungen verfeinert Converge 2 die Multiplayer-Dynamiken und stärkt verkörperte Interaktion, intuitive Zusammenarbeit und räumliches Storytelling.
Auf technischer Ebene untersucht das Projekt, wie aktuelle Fortschritte in der SHARESPACE-Architektur Daten-Streaming, Avatar-Synchronisation und ortsübergreifende Interaktionen beeinflussen könnten — und so die Grundlage für skalierbarere und immersivere Erlebnisse schaffen.
Dieses Projekt ist Teil des Open Futurelab beim Ars Electronica Festival 2025.
Credits
Ars Electronica Futurelab: Friedrich Bachinger, Patrick Berger, Victor Petro, Johannes Pöll, Daniel Rammer, Raphael Schaumburg-Lippe, Cyntha Wieringa
Sound design: Arno Deutschbauer
PARTNER: SHARESPACE Consortium
This work has been developed in the framework of the SHARESPACE project.
SHARESPACE has received funding from the European Union’s Horizon Europe research and innovation programme under grant agreement No 10192889.