Aprendizaje AI en Geometry Dash: Desafíos y Experimentos

Aprendizaje AI en Geometry Dash: Desafíos y Experimentos

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Table of Contents:

1. Introducción a Geometry Dash
2. Desafíos al interactuar con el juego
3. Utilizando Cheat Engine para leer la memoria del juego
4. Creando el modelo AI para la navegación del nivel
5. Evolución y entrenamiento del modelo AI
6. Problemas con la sincronización entre la simulación y el juego real
7. Intentos de solucionar los problemas y fracasos
8. La idea de colaboración aprendizaje
9. Experimentos con el aprendizaje colaborativo
10. Conclusiones y próximos pasos

Introducción a Geometry Dash

Geometry Dash es un juego de plataforma basado en ritmo en el que el jugador debe llegar al final del nivel mientras se mueve a una velocidad fija. En este video, vamos a intentar crear un modelo de inteligencia artificial (AI) para jugar el juego.

Desafíos al interactuar con el juego

Antes de comenzar a entrenar nuestro modelo AI, debemos encontrar la forma de interactuar con el juego. La opción de crear el juego desde cero no es viable debido a la cantidad de tiempo y esfuerzo que requeriría. En cambio, utilizaremos el juego existente y lo modificaremos para poder leer las variables desde la memoria.

Utilizando Cheat Engine para leer la memoria del juego

Para leer las variables del juego, utilizaremos Cheat Engine, una herramienta que nos permite acceder a la memoria del juego. Después de algunos intentos, descubrimos que podemos exportar el juego desde su plataforma original y cargarlo en Flash para poder acceder a las variables con Cheat Engine.

Creando el modelo AI para la navegación del nivel

El modelo AI que crearemos será bastante simple. Consistirá en una matriz de unos y ceros, donde uno representa un salto y cero significa no hacer nada. Utilizaremos un algoritmo evolutivo para entrenar el modelo, evaluando su rendimiento en la tarea de navegar por el nivel.

Evolución y entrenamiento del modelo AI

Utilizaremos un algoritmo evolutivo para entrenar nuestro modelo AI. Crearemos varias "criaturas" con diferentes combinaciones de saltos y evaluaremos su rendimiento en el juego. Aquellas criaturas con un rendimiento alto serán seleccionadas para reproducirse y generar la próxima generación.

Problemas con la sincronización entre la simulación y el juego real

Durante el entrenamiento, nos enfrentamos a problemas de sincronización entre nuestra simulación y el juego real. Esto puede provocar desincronización y dificultar el entrenamiento efectivo del modelo AI. Tuvimos que realizar ajustes y modificaciones en nuestro motor de física para resolver este problema.

Intentos de solucionar los problemas y fracasos

A lo largo del proceso de entrenamiento, experimentamos varios fracasos en nuestros intentos de solucionar los problemas. Pasamos días intentando solucionar errores y depurar el motor de física, pero ninguna solución parecía funcionar correctamente.

La idea de colaboración aprendizaje

Después de varios intentos fallidos, se nos ocurrió la idea de utilizar la colaboración en el aprendizaje. Grabamos nuestros propios movimientos en las secciones difíciles del juego y luego reproducimos esos movimientos para ayudar a guiar al modelo AI a través de esas secciones.

Experimentos con el aprendizaje colaborativo

Realizamos experimentos con el aprendizaje colaborativo, reproduciendo nuestros movimientos grabados durante las secciones difíciles del juego. Aunque hubo cierta mejora, seguimos enfrentando dificultades y limitaciones en la simulación y el entrenamiento efectivo del modelo AI.

Conclusiones y próximos pasos

A pesar de nuestros esfuerzos, no logramos un modelo AI que juegue de manera competente a Geometry Dash. Hicimos intentos, enfrentamos problemas y realizamos experimentos, pero aún hay aspectos que deben abordarse. Los próximos pasos implicarán trabajar en la solución de problemas, la mejora de la sincronización entre la simulación y el juego real, y explorar otros enfoques para el aprendizaje AI en juegos.

Highlights:

• Introducción a Geometry Dash
• Desafíos al interactuar con el juego
• Utilizando Cheat Engine para leer la memoria del juego
• Creando el modelo AI para la navegación del nivel
• Evolución y entrenamiento del modelo AI
• Problemas con la sincronización entre la simulación y el juego real
• Intentos de solucionar los problemas y fracasos
• La idea de colaboración aprendizaje
• Experimentos con el aprendizaje colaborativo
• Conclusiones y próximos pasos

FAQ: Q: ¿Qué es Geometry Dash? A: Geometry Dash es un juego de plataforma basado en ritmo.

Q: ¿Cómo interactuamos con el juego? A: Utilizamos Cheat Engine para leer las variables del juego desde la memoria.

Q: ¿Cómo entrenamos el modelo AI? A: Utilizamos un algoritmo evolutivo para entrenar el modelo AI, evaluando su rendimiento en el juego.

Q: ¿Qué problemas enfrentamos durante el entrenamiento? A: Experimentamos problemas de sincronización entre la simulación y el juego real, lo que dificultó el entrenamiento efectivo del modelo AI.

Q: ¿Qué otros enfoques probamos? A: Realizamos experimentos con el aprendizaje colaborativo, reproduciendo nuestros propios movimientos grabados durante las secciones difíciles del juego.

Resources:

• Geometry Dash: website
• Cheat Engine: website