Resumen

En estos días, la inteligencia artificial en los videojuegos es una de las áreas de investigación más enfocadas y activas en inteligencia artificial, ya que los juegos de computadora son los mejores bancos de pruebas para probar ideas teóricas en IA antes de aplicarlas prácticamente en el mundo real. De manera similar, ViZDoom es una plataforma de investigación de inteligencia artificial en juegos basada en Doom utilizada para el aprendizaje profundo por refuerzo visual en entornos de juegos en 3D como los shooters en primera persona (FPS). Durante el entrenamiento, la velocidad del agente de aprendizaje depende en gran medida del número de fotogramas que se le permite omitir. En este artículo se propone cómo la tasa de omisión de fotogramas influye en el aprendizaje de los agentes y su rendimiento final, utilizando en particular el aprendizaje profundo Q, la memoria de repetición de experiencias y la plataforma de investigación de inteligencia artificial en juegos ViZDoom. El agente es entrenado y probado en el escenario o escenarios básicos de Doom, donde los resultados se comparan y

• Materias:Control de microvehículos aéreos Tecnología de exoesqueleto Clasificación de escenas Técnicas de escaneo Enfoque antropocéntrico
• Subjects:Aerial microvehicle control Exoskeleton technology Scene classification Scanning techniques Anthropocentric approach
• Palabras claves:Juego ai; Inteligencia artificial; Vizdoom; Deep reinforcement learning; Frame skipping rate; Deep q-learning
• Keywords:Game ai; Artificial intelligence; Vizdoom; Deep reinforcement learning; Frame skipping rate; Deep q-learning