Gamer cria aimbot físico que joga Valorant melhor que muita gente

Em uma mistura curiosa de engenharia e videogame, o criador Kamal Carter decidiu que, em vez de subir no ranking de Valorant com treino, subiria com tecnologia. E assim nasceu seu projeto inusitado: um aimbot físico, totalmente mecânico, que controla o mouse com uma precisão quase sobre-humana, mas com um toque de humanidade suficiente para não levantar suspeitas do sistema anti-cheat do jogo.

Cansado de ficar entre os piores da tabela e de ser humilhado por amigos e primos, Carter resolveu usar suas habilidades como maker para criar um robô capaz de derrotar não só seus próprios recordes no modo de treino de Valorant, mas também alcançar níveis de desempenho comparáveis aos dos profissionais. Seu objetivo era claro: desenvolver uma máquina que conseguisse detonar alvos no modo firing range, onde bots aparecem com três níveis de dificuldade, de forma mais eficiente do que qualquer jogador comum. E, claro, sem ser detectada pelo Vanguard, o implacável sistema anti-cheat da Riot que roda em nível de kernel.

A estrutura básica do projeto é um roteador CNC reaproveitado, daqueles que você encontra em kits baratos na Amazon. Em vez de mover o mouse diretamente, Carter fez o contrário: o robô movimenta uma base de madeira sob o mouse, o que gera o mesmo efeito para o sensor óptico. Ele tentou primeiro com um sistema similar ao de trackball invertido, mas era instável. Também testou motores de passo, que falharam por não reagirem rápido o suficiente ao ritmo frenético do jogo. A solução foi usar motores DC com fusos, que entregam movimentos suaves e quase instantâneos. Para segurar o mouse, Carter imprimiu uma estrutura em 3D com apenas 0,25 mm de espessura, o bastante para fixar o periférico sem atrapalhar seu funcionamento.

Clicar também foi um desafio à parte. Soluções mecânicas, como servos ou solenoides, se mostraram lentas ou frágeis demais. A alternativa foi abrir o mouse e soldar diretamente no botão de clique, ligando-o a um relé que ativa o disparo eletronicamente. O resultado? Cliques rápidos, precisos e sem desgaste mecânico.

Detectar os inimigos exigia ainda mais criatividade. Carter recorreu ao algoritmo YOLO (You Only Look Once), uma rede neural de detecção de objetos em tempo real. Ele passou horas rotulando vídeos de partidas para treinar o modelo a identificar inimigos no meio de efeitos brilhantes, luzes e toda a bagunça visual de Valorant. Só detecção por cor não funcionava, qualquer orbe poderia confundir o sistema. Por isso, Carter usou uma GPU de ponta (atualmente uma 5060 Ti) para processar as imagens com precisão.

Com os inimigos detectados na tela, a tarefa seguinte era transformar essa informação em movimento. O robô foi programado para interpretar a distância do inimigo ao centro da tela e mover a base proporcionalmente: mais rápido se o inimigo estiver longe, mais devagar se estiver perto. No início, o movimento era desajeitado, mas Carter percebeu que isso ajudava. Pequenos erros e tremores simulavam os movimentos naturais de um humano, tornando o aimbot mais “crível”. Para garantir que a mira voltasse ao centro após cada abate, ele implementou um sistema de reinicialização baseado na detecção da tela azul do placar do jogo.

Os testes trouxeram resultados surpreendentes. Contra bots fáceis, que surgem a cada 2 segundos, o robô fez 30 de 30, igualando o melhor resultado do próprio Carter. Contra os bots médios, que aparecem a cada 1 segundo, ele otimizou o desempenho reduzindo a resolução da tela e separando a detecção de inimigos da captura de tela com multithreading. Resultado: mais um 30 de 30, superando seu recorde pessoal de 22. Contra os bots difíceis, os mais rápidos, aparecendo a cada 0,5 segundo, o robô chegou a 26 eliminações, um desempenho digno de jogadores profissionais. Para comparação, Carter só conseguia 8, e seu primo, 15.

Mas o robô não busca a perfeição absoluta, e isso é proposital. Um desempenho “perfeito demais” poderia levantar suspeitas no sistema anti-cheat da Riot, que também monitora padrões de comportamento. Ao entregar resultados precisos, mas com imperfeições sutis, a máquina passa como um jogador incrivelmente habilidoso, mas humano.

A criação de Carter mistura genialidade técnica com uma pitada de rebeldia gamer. Não é apenas um experimento; é uma provocação ao modo como encaramos performance, limites humanos e o próprio espírito competitivo dos jogos. No fim das contas, talvez ele não tenha aprendido a jogar melhor, mas certamente criou algo muito mais interessante. E no Valorant, isso já é um headshot na criatividade.

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