Deep learning en videojuegos

Abstract

Hoy en día una gran parte de la población mundial son usuarios de videojuegos, ya sea jugando o consumiendo contenido multimedia de los mismos (streaming, videos , etc). Muchos de estos juegos requieren de inteligencias artificiales que interactúen con el jugador o entre ellas. Una forma de conseguir esta labor es haciendo uso de un conjunto de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que utilizan métodos de “deep learning”. El objetivo de este TFG consiste en aplicar algoritmos de aprendizaje por refuerzo a un juego propio de tanques desarrollado en Unity. Se pretende obtener una inteligencia artificial capaz de jugar de manera adecuada, con un comportamiento realista.

Nowadays a large part of the world population are video game users, either playing or consuming their multimedia content (streaming, videos, etc.). Many of these games require artificial intelligences to interact with the player or with each other. One way of doing this is by making use of a set of reinforcement learning algorithms that use “deep learning” methods. The objective of this TFG is to apply reinforcement learning algorithms to a game of tanks developed in Unity. It is intended to obtain an artificial intelligence capable of playing properly, with realistic behavior.