Generación procedural de contenido basado en aprendizaje automático

Abstract

Durante los últimos años, tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático, se han convertido en un foco constante de investigación y enseñanza, así como de aprendizaje. Además, cada vez más empresas, ven a estas técnicas como un punto de partida hacia su crecimiento tanto económico como tecnológico, permitiendo a estas, entrar en otros sectores. Por ejemplo, Microsoft, empezó a adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial y aprendizaje automático con Kinect, o Google desarrollando un algoritmo capaz de derrotar a los mejores jugadores del mundo de Dota. En otros sectores como en el de la agricultura, la inteligencia artificial está siendo utilizada, para mejorar la eficiencia en cuanto a producción, prediciendo los rendimientos de la cosecha. Además, todo lo comentado anteriormente, nos lo encontramos hoy en día y vivimos con ello, destacando entre otros a asistentes personales como Alexa o Siri. Debido a esto, hemos planteado nuestro trabajo de fin de tal manera, que se nos presenta una oportunidad única de aprender como funcionan los algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, aplicándola al ámbito sobre el que hemos desarrollado nuestros estudios durante los últimos años, los videojuegos, y en concreto a la creación de mapas del videojuego SuperMario. A lo largo de todo el proyecto, investigaremos acerca de cuáles son las mejores técnicas tanto de aprendizaje automático como de inteligencia artificial, así como cuál es la forma más óptima de implementarlas. Desarrollaremos scripts para comprobar su funcionamiento, con la ayuda de diversas librerías entre las que se encuentran Tensorflow o NLTK, así como una aplicación en Unity, la cual nos servirá de base para poder mostrar los mapas que vayan siendo generados. Esta aplicación, permitirá la posibilidad de mostrar los 8 mapas originales de los que disponemos, los cuales han sido realizados a mano, así como crear nuevos mapas, con algunos de los algoritmos investigados e implementados. Estos mapas podrán ser monotema, que resultan a partir de un solo mapa, o multitema, que se crean a partir de la unión de diferentes mapas.

During the last years, both the artificial intelligence and machine learning have become in a constant focus of research and teaching, and also of learning. Besides, more and more companies, see these techniques as an starting point to their economical and technological growing, by entering other sectors. For example Microsoft, stepped into in artificial intelligence and machine learning with Kinect, or Google developing an algorithm able to beat the best Dota players all over the world. In other sectors like the agricultural, the artificial intelligence is being used to improve the production efficiency by predicting the crop yields. Also, everything that has been commented above, can be found nowadays in our lifes, highlighting for example, voice assistants such as Alexa or Siri. Because of all of this, we have raised our final degree project as a unique opportunity to learn how the machine learning and artificial intelligence algorithms work, by applying it on what we have been studying during the last years, the video games, and in particular the map generation based on SuperMario. Throughout all the project, we will research about which are the best techniques of machine learning and artificial intelligence, and also which is the best way of implementing them. We will develop scripts in order to check the behaviour, with the help of some libraries such as Tensorflow or NLTK, and also a Unity project, which will serve us as a base to show all the maps that are being generated. This application will give the possibility of showing the first eight original maps, and also creating new ones, with some of the researched and implemented algorithms. These maps will be mono theme, from just one map, or multi theme, created from the join of different maps.