Entrenamiento de Redes Neuronales para Agente Especializado de Robocopa

Abstract

El aprendizaje es un área de la inteligencia artificial de especial interés para un grupo grande de investigadores. Una de las técnicas que ha tomado auge en los últimos años es la de aprendizaje mediante redes neuronales, y se han desarrollado diversos tipos de redes para distintos tipos de problemas. Una de las redes más utilizada es el modelo de redes multicapa (multilayer perceptrons) entrenadas con el algoritmo de retropropagación. Sobre ellas se han desarrollado propuestas de modificaciones sea en los algotimos de aprendizaje o bien en la cantidad de capas y sobre cómo lograr un correcto aprendizaje. Los juegos por su parte, son un dominio idóneo para el ensayo de técnicas de inteligencia artificial, incluyendo las redes neuronales, ya que con ellos se puede probar, dentro de ambientes controlados, la eficiencia de las distintas técnicas. Un ambiente de investigación particular muy utilizado por la complejidad y gama de problemas de IA que se puede ensayar e investigar en él, es el de Robocopa (Robocup) donde agentes inteligentes, como robots o simulación, compiten por equipos en juegos de fútbol. La presente investigación se centra en la especialización de jugadores de Robocopa, mediante el diseño y uso de redes neuronales de retropropagación y el diseño y depuración de sus conjuntos de entrenamiento. Primeramente se provee un resumen de literatura pertinente sobre agentes inteligentes, Robocopa, Redes Neuronales y algunas aplicaciones en Robocopa, mostrando también un compendio de tácticas de fútbol, recomendadas por entrenadores. Seguidamente se muestran los resultados de la investigación diferenciando los jugadores básicamente por su comportamiento (que está dado por una red neuronal diferente para cada tipo de jugador definido), además se muestran los resultados del entrenamiento de dichas redes. Los experimentos se realizan en herramientas básicas y en un ambiente limitado haciendo énfasis en los aspectos de diseño de las redes y sus conjuntos de entrenamiento. A partir de los resultados se extraen conclusiones y recomendaciones relativas a los objetivos de la investigación, luego se formulan un conjunto de propuestas para ser desarrolladas en futuras investigaciones.