Сидел думал как бы еше повыпендриваться сигровыми механиками
Подумал что было бы неплохо сделать следующую систему прокачки:
1. Игрок после данжа получает только данные, это изображение, таблицы, пространнсвенные данные и так далее
2. На базе, чтобы изучить новую технологию, надо потратить эти данные, но не просто потратить, это было бы скучно, а обучить нейронку, для того, чтобы эти данные обработать
3. Обучение, офк, максимально абстрактное,просто выбираем слои, с учетом того как каждый слой меняет данные и по итогу получаем результат

В масштабе это имеет смысл, потому что делает процесс получения новых технологий менее линейным

Если обычно подразумевается, что по мере прогрессии технологии просто становятся дороже и надо просто накопить больше ресов для её открытия.
А в этом случае технология так же обладает сложностью, но с той разницой, что можно либо закидать её большим объемом данных и даже примитивная архитектуру за счет магии Big Dat'ы обучится, а можно потратить куда меньше данных именно за счет подбора оптимальной архитектуры.