El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència

HOME

Introducció

Les xarxes neuronals són una tècnica d'aprenentatge automàtic inspirada en el funcionament del cervell humà. En el context dels videojocs, les xarxes neuronals poden ser utilitzades per crear comportaments complexos i adaptatius en els personatges del joc (NPCs), així com per millorar altres aspectes del joc com la generació de contingut o la detecció de trampes.

Conceptes Bàsics

Què és una Xarxa Neuronal?

Una xarxa neuronal és un conjunt de neurones artificials organitzades en capes. Cada neurona rep una entrada, la processa i genera una sortida que es transmet a les neurones de la següent capa. Les capes principals són:

Capa d'Entrada: Rep les dades d'entrada.
Capes Ocultes: Processen les dades a través de múltiples neurones.
Capa de Sortida: Genera la sortida final del model.

Tipus de Xarxes Neuronals

Perceptró Multicapa (MLP): Una xarxa neuronal bàsica amb capes d'entrada, ocultes i de sortida.
Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN): Utilitzades principalment per al processament d'imatges.
Xarxes Neuronals Recurrents (RNN): Adequades per a dades seqüencials com el text o les sèries temporals.

Funcionament

Entrenament: La xarxa neuronal aprèn ajustant els seus pesos a partir d'un conjunt de dades d'entrenament.
Propagació cap Endavant: Les dades d'entrada passen per la xarxa i es genera una sortida.
Retropropagació: L'error entre la sortida generada i la sortida esperada es calcula i s'utilitza per ajustar els pesos de la xarxa.

Aplicacions en Videojocs

Comportament dels NPCs

Les xarxes neuronals poden ser utilitzades per crear NPCs que aprenguin i s'adaptin al comportament del jugador. Per exemple, un NPC pot aprendre a evitar obstacles o a atacar de manera més eficient basant-se en les accions del jugador.

Generació de Contingut

Les xarxes neuronals poden generar contingut de joc, com nivells o missions, que s'adapten a les preferències i habilitats del jugador.

Detecció de Trampes

Les xarxes neuronals poden analitzar el comportament dels jugadors per detectar patrons que indiquin l'ús de trampes o comportaments anòmals.

Exemple Pràctic: Creació d'un NPC amb Xarxa Neuronal

Pas 1: Definició del Problema

Volem crear un NPC que aprengui a moure's en un entorn evitant obstacles i perseguint un objectiu.

Pas 2: Preparació de les Dades

Recollim dades de moviment i col·lisions en l'entorn del joc. Les dades poden incloure:

Posició actual de l'NPC.
Posició de l'objectiu.
Posicions dels obstacles.

Pas 3: Disseny de la Xarxa Neuronal

Utilitzarem una xarxa neuronal bàsica amb una capa d'entrada, una capa oculta i una capa de sortida.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Definició del model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=4, activation='relu'))  # Capa d'entrada i oculta
model.add(Dense(2, activation='linear'))  # Capa de sortida

# Compilació del model
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

Pas 4: Entrenament de la Xarxa Neuronal

Utilitzem les dades recollides per entrenar la xarxa neuronal.

# Dades d'exemple (posició actual, posició objectiu, posicions obstacles)
X_train = [[0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0], ...]
y_train = [[1, 0], [0, 1], ...]

# Entrenament del model
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

Pas 5: Implementació en el Joc

Utilitzem la xarxa neuronal entrenada per decidir els moviments de l'NPC en temps real.

# Predicció del moviment
posicio_actual = [0, 0, 1, 1]
moviment = model.predict([posicio_actual])

Exercici Pràctic

Exercici 1: Entrenar una Xarxa Neuronal per Evitar Obstacles

Recull dades de moviment i col·lisions en un entorn de joc simple.
Dissenya i entrena una xarxa neuronal per predir els moviments de l'NPC.
Implementa la xarxa neuronal en el joc i comprova si l'NPC evita els obstacles correctament.

Solució Proposada

import numpy as np

# Dades d'exemple
X_train = np.array([[0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0], ...])
y_train = np.array([[1, 0], [0, 1], ...])

# Definició del model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='linear'))

# Compilació del model
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Entrenament del model
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

# Predicció del moviment
posicio_actual = np.array([[0, 0, 1, 1]])
moviment = model.predict(posicio_actual)
print(moviment)

Conclusió

Les xarxes neuronals ofereixen una eina poderosa per crear comportaments adaptatius i complexos en els videojocs. Amb una comprensió bàsica de com funcionen i com es poden entrenar, els desenvolupadors poden implementar NPCs més intel·ligents i experiències de joc més immersives. En el proper tema, explorarem l'aprenentatge per reforç, una altra tècnica d'aprenentatge automàtic que pot ser utilitzada per millorar encara més els comportaments dels NPCs.

Xarxes Neuronals en Videojocs