Koneoppiminen ja itseajavat ajoneuvot Trackmania-pelisarjassa
Heikkinen, Jere (2024-10-29)
Koneoppiminen ja itseajavat ajoneuvot Trackmania-pelisarjassa
(29.10.2024)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
suljettu
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024103087905
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024103087905
Tiivistelmä
Tutkielmassa selvitetään, mitä tekoälyllä ja koneoppimisella tarkoitetaan, miten koneoppimisalgoritmit luokitellaan ja millaisia oppimismenetelmiä koneoppiminen sisältää. Tutkielman tarkoituksena on antaa yleiskuvaa koneoppimismenetelmistä ja itseajavista autoista kilpa-ajopeleissä käyttäen Trackmaniaa tapausesimerkkinä.
Tutkielmassa esitellään muutamia vahvistus- ja syväoppimismenetelmiä, jotka soveltuvat hyvin kilpa-ajopelien pelaamiseen. Esiteltyihin menetelmiin kuuluvat neuroverkot ja Q-oppiminen, sekä niiden pohjalta paranneltuja ratkaisuja, kuten konvoluutioneuroverkot ja Deep Q-learning. Näitä algoritmeja sovelletaan joko tekoälylle annetun syötetiedon käsittelyyn tai itse tekoälyn opettamiseen.
Yksi varhaisimmista itseajavista autoista Trackmania-pelisarjassa perustui konvoluutioneuroverkkoon ja ohjattuun oppimiseen. Tekoälylle annettu syöte sisälsi kuvia autoista, mitkä oli nimetty kuvan ottamisen hetkellä painettujen näppäimien mukaan. Tutkielmassa selviää, että vahvistusoppiminen pystyy saavuttamaan lähes ammattilaisen tason kilpa-ajopeleissä. Esitellyt tekoälyratkaisut poikkeavat toisistaan joko tekoälylle annetun syötetiedon tai niiden käyttämien algoritmien perusteella.
Tutkielmassa esitellään muutamia vahvistus- ja syväoppimismenetelmiä, jotka soveltuvat hyvin kilpa-ajopelien pelaamiseen. Esiteltyihin menetelmiin kuuluvat neuroverkot ja Q-oppiminen, sekä niiden pohjalta paranneltuja ratkaisuja, kuten konvoluutioneuroverkot ja Deep Q-learning. Näitä algoritmeja sovelletaan joko tekoälylle annetun syötetiedon käsittelyyn tai itse tekoälyn opettamiseen.
Yksi varhaisimmista itseajavista autoista Trackmania-pelisarjassa perustui konvoluutioneuroverkkoon ja ohjattuun oppimiseen. Tekoälylle annettu syöte sisälsi kuvia autoista, mitkä oli nimetty kuvan ottamisen hetkellä painettujen näppäimien mukaan. Tutkielmassa selviää, että vahvistusoppiminen pystyy saavuttamaan lähes ammattilaisen tason kilpa-ajopeleissä. Esitellyt tekoälyratkaisut poikkeavat toisistaan joko tekoälylle annetun syötetiedon tai niiden käyttämien algoritmien perusteella.