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Autor Tema: ¿Dónde quedaría la diversión?  (Leído 680 veces)

Desconectado AARONORTIZ2002

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¿Dónde quedaría la diversión?
« : enero 05, 2018, 11:06:10 am »
Cómo enseñarle a tu PC a jugar video juegos usando Inteligencia Artificial



El propósito de este artículo es mostrarles la belleza del algoritmo genético en el campo de la inteligencia artificial. En este caso, algo simple para mostrar como aprende a jugar videojuegos para que después de asimilarlo pueda ser aplicado en otros campos más importantes. Como la medicina, biotecnología, etc.

Esta es la primera versión inédita del tutorial, favor de tomar en consideración que este Post va a estar siendo actualizado eventualmente para mejorar la explicación y hacer unas guías que faciliten la comprensión de este mundo de la inteligencia artificial.


Aquí les muestro los archivos que van a necesitar y las referencias:

El archivo neatevolve.lua (el algoritmo): https://github.com/rodvan/MarI-O/blob/master/NEATEvolve.lua

Emulador Bizhawk: http://tasvideos.org/Bizhawk.html

Mario Bros World SNES ROM: https://www.emuparadise.me/Super_Nintendo_Entertainment_System_(SNES)_ROMs/Super_Mario_World_(USA)/35787-download

Aquí una lista de todas las aplicaciones de los algoritmos genéticos en el mundo real.


    Gestión de ingresos de líneas aéreas
    La creatividad artificial
    Inserción / detección de marca de agua de audio
    Diseño automatizado = diseño automatizado
    Diseño automatizado de sistemas mecatrónicos utilizando gráficos de enlace y programación genética (NSF)
    Diseño automatizado de equipos industriales utilizando catálogos de modelos de palancas ejemplares
    Diseño automatizado de sofisticados sistemas de negociación en el sector financiero
    Diseño automatizado, incluyendo investigación sobre diseño de material compuesto y diseño multiobjetivo de componentes de automoción para resistencia a impactos, ahorro de peso y otras características
    La inferencia bayesiana vincula a los métodos de partículas en la estadística bayesiana y ocultos modelos de cadena de Markov
    Bioinformatics Multiple Sequence Alignment
    Bioinformática: predicción de la estructura del ARN
    Bioinformática: Motif Discovery
    Biología y química computacional
    Construyendo árboles filogenéticos.
    Cálculo de estados unidos y aproximaciones de densidad local
    Cinética química (gas [enlace muerto] y fases sólidas)
    Climatología: Modelando los cambios de temperatura global
    Climatología: Estimación del flujo de calor entre la atmósfera y el hielo marino
    Clustering, utilizando algoritmos genéticos para optimizar una amplia gama de diferentes funciones de ajuste [enlace muerto]
    Código de ruptura, utilizando el GA para buscar espacios de gran solución de cifras para el descifrado correcto.
    Arquitectura de la computadora: usando GA para encontrar enlaces débiles en computación aproximada como lookahead.
    Diseño automatizado
    Aplicaciones de configuración, en particular aplicaciones físicas de configuraciones óptimas de moléculas para sistemas particulares como C60 (buckyballs)
    Construcción de compuestos faciales de sospechosos por testigos oculares en la ciencia forense.
    Optimización de la carga de contenedores
    Ingeniería de control,
    Centro de datos / granja de servidores.
    Diseño de sistemas de recursos hídricos
    Diseño de sistemas antiterrorismo
    Topologías de redes informáticas distribuidas
    Diseño de circuitos electrónicos, conocidos como hardware evolutivo
    Análisis de perfiles de expresión génica.
    Modelos de Feynman-Kac
    Matemáticas financieras
    Asignación de archivos para un sistema distribuido
    Filtrado y procesamiento de señales
    Encontrando errores de hardware.
    Resolución de equilibrio de teoría de juegos
    Algoritmo genético para la producción de conjuntos de reglas
    Ciencias económicas
    Programación de aplicaciones, incluida la programación y la programación de talleres en el montaje de placas de circuito impreso.  El objetivo es programar trabajos en un entorno de configuración dependiente de la secuencia o no dependiente de la secuencia, con el fin de maximizar el volumen de producción y minimizar las penalidades tales como la tardanza. La programación de la comunicación por satélite para la NASA Deep Space Network se demostró que se beneficiaba de los algoritmos genéticos.
    Redes de monitoreo de aguas subterráneas
    Aprender el comportamiento del robot usando algoritmos genéticos
    Procesamiento de imágenes: Densidad de píxeles
    Aprender la base de reglas difusas usando algoritmos genéticos
    Análisis lingüístico, incluyendo la inducción de la gramática y otros aspectos del procesamiento del lenguaje natural (PNL), como la desambiguación de sentido de la palabra.
    Análisis de mezcla de marketing
    Ingeniería mecánica
    Medicina: Apoyo de decisión clínica en oftalmología y oncología
    Optimización de la infraestructura de comunicaciones móviles.
    Optimización de la estructura molecular (química)
    Sistemas multidimensionales
    Optimización multimodal
    Programación de múltiples criterios de producción
    Topologías de poblaciones múltiples y metodologías de intercambio
    Pruebas de mutación
    Redes neuronales; Particularmente redes neuronales recurrentes
    Operón predicción.
    Optimización de sistemas de compresión de datos, por ejemplo utilizando wavelets.
    Paralelización de GAs / GPs incluyendo el uso de la descomposición jerárquica de los dominios problemáticos y espacios de diseño de anidamiento de formas irregulares utilizando la combinación de características y GAs.
    Distribución del suelo de la planta
    Producción del expediente de la música del Pop
    Diseño de electrónica de potencia.
    Plegamiento de proteínas y acoplamiento de proteínas / ligandos
    Control de calidad
    Análisis de eventos raros
    Valoración de opciones reales
    Representar agentes racionales en modelos económicos como el modelo de telaraña
    Selección del modelo matemático óptimo para describir los sistemas biológicos
    Ingeniería de software [cita requerida]
    Solución del problema de agrupación de componentes de máquina requerido para sistemas de fabricación celular
    Optimización estocástica
    Asignación táctica de activos y estrategias de equidad internacional
    Problemas de horario, tales como el diseño de un horario de clase no conflictivo para una gran universidad
    Entrenamiento de redes neuronales artificiales cuando los ejemplos de entrenamiento pre-clasificados no son fácilmente obtenibles (neuroevolución)
    Problema del vendedor ambulante y sus aplicaciones
    Problemas de enrutamiento de vehículos con múltiples ventanas de tiempo suaves, múltiples depósitos y una flota heterogénea
    Sensor inalámbrico / redes ad-hoc.

Fuente: https://blog.cerebrodigital.org/ensenarle-a-pc-a-jugar-video-juegos-usando-inteligencia-artificial/

Desconectado ensarman

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Re:¿Dónde quedaría la diversión?
« Respuesta #1 : enero 08, 2018, 11:10:47 pm »
Intentaste hacer eso? es una cosa de locos
La mente que se abre a una nueva idea, jamas regresa a su estado original

Desconectado AARONORTIZ2002

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Re:¿Dónde quedaría la diversión?
« Respuesta #2 : enero 30, 2018, 04:59:43 pm »
Intentaste hacer eso? es una cosa de locos
Nel :v

Alguien que lo haya intentado y lo publique xD

Desconectado ensarman

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Re:¿Dónde quedaría la diversión?
« Respuesta #3 : enero 30, 2018, 10:50:12 pm »
hubo un bot que se llamaba TAS pero nunca lo supe usar...
La mente que se abre a una nueva idea, jamas regresa a su estado original