Projeto de Conclusão de Curso:
Uma Estratégia de Rede Neural Aplicada a Game Estilo Beat´em Up
Centro Universitário da Zona Oeste
Orientador: Prof. Augusto Garcia Almeida
Aluno: Thiago Moreira
O que é o Projeto?
O projeto visa o desenvolvimento de um jogo
em duas dimensões , no estilo beat’em up,
sendo submetido à aplicação de uma
estratégia de redes neurais para provar o
bom desempenho da mesma em programas
de tempo real e que demandam muito
processamento, ou seja, nada melhor que
implantá-las num game.
O que são redes neurais artificiais?
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São técnicas computacionais que apresentam um modelo
inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que
adquirem conhecimento através da experiência.
As redes neurais artificiais (RNA) consistem em um método de
solucionar problemas de inteligência artificial, construindo um
sistema que tenha circuitos que simulem o cérebro humano,
inclusive seu comportamento, ou seja, aprendendo, errando e
fazendo descobertas.
Assim como o sistema nervoso é composto por bilhões de
células nervosas, a rede neural artificial também é formada por
unidades que nada mais são que pequenos módulos que
simulam o funcionamento de um neurônio. Estes módulos
devem funcionar de acordo com os elementos em que foram
inspirados, recebendo e retransmitindo informações.
Exemplo de RNA
O que seria um game estilo Beat’em up?
A partir da década de 80 as pessoas começaram a
ficar cada vez mais envolvidas com os jogos
eletrônicos. Por limitação técnica os jogos não
possuíam muita variação, mas com o tempo, vários
gêneros foram surgindo. Um desses gêneros foi o
Beat´em Up. Jogos onde um ou mais usuários
encarnavam um personagem que deveria
enfrentar vários inimigos na tela ao mesmo
tempo conforme o cenário ia avançando, dando
uma liberdade maior ao jogador se comparado à
jogos da mesma época.
Jogos clássicos estilo Beat’em up
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Captain America & The Avengers
Double Dragon
Final Fight
Golden Axe
Streets of Rage
Cadillacs & Dinossaurs
Estratégia de trabalho
Avaliar modelos clássicos de redes neurais existentes, dentre
eles iremos escolher quais se enquadram melhor no problema.
Critérios para a escolha do modelo de Rede Neural:
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Possa ser modularizada pois existem vários bots e cada um
terá uma rede associada;
NÃO ser muito complexa (treinamento poderá ser
demorado e/ou consumir muita memória);
NÃO ser muito lenta na tomada de decisões;
O que é esperado?
É esperado que ao final o game tenha bots
(inimigos) que tomem decisões mais elaboradas e
“humanas” a cada avanço de estágio, isso pode ser
entendido como nível de dificuldade crescente para
o jogador. Na verdade o que irá ocorrer é que a rede
neural será treinada com os padrões do jogador, ou
seja, se ele usa muito determinado tipo de golpe, se
ele se esquiva muito, enfim, serão criadas contra
estratégias para tornar o jogo mais difícil, animado e
nunca monótono.