Aplicación de aprendizaje por refuerzo para el desarrollo de estrategias de persecución y evasión en videojuegos

Abstract

El desarrollo de videojuegos, es un campo que requiere equipos multidisciplinarios y recursos considerables, debido al actual auge de herramientas Open source de Inteligencia Artificial (IA), abren camino a desarrolladores independientes y proyectos con presupuestos limitados puedan hacerse realidad. Este Trabajo Final de Máster (TFM) investiga la viabilidad de un flujo de trabajo que integra estas herramientas de IA en el desarrollo de un prototipo de videojuego. El proyecto se inspira en el juego infantil "Pilla-pilla" y su adaptación profesional, el "Chase Tag". El prototipo, construido en Python, simula un entorno de persecución donde dos agentes autónomos, un cazador (Chaser) y un fugitivo (Evader), interactúan. Su comportamiento se rige por algoritmos de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning - RL), que les permiten aprender estrategias de persecución-evasión de manera autónoma. A lo largo del desarrollo, se utilizaron herramientas de IA para crear fragmentos de código, con el objetivo de ensamblar un prototipo funcional. Permitiéndonos analizar la calidad y adaptabilidad del contenido generado, la complejidad de las funcionalidades que pueden desarrollarse y los desafíos de integrar agentes inteligentes. La finalidad del TFM es determinar si un prototipo integral, con agentes funcionales y un entorno coherente, puede ser creado con este tipo de herramientas, describiendo los desafíos técnicos y las limitaciones encontradas. El objetivo general es implementar agentes inteligentes para emular estrategias de persecución y evasión en un videojuego interactivo. Para ello, los objetivos específicos incluyen: analizar herramientas de IA de código abierto, desarrollar el entorno del juego en Python, diseñar un protocolo de entrenamiento, crear un sistema de recompensas para el aprendizaje de los agentes y, finalmente, implementar los agentes de RL. En conclusión, este estudio busca ofrecer una perspectiva sobre el potencial de la IA en el desarrollo de videojuegos, sirviendo de guía para futuros proyectos. Al demostrar que es posible construir sistemas complejos y funcionales sin grandes inversiones, el TFM aspira a sentar bases para la democratización de la tecnología y la innovación en el campo del diseño de videojuegos y otros proyectos tecnológicos en sus etapas iniciales.