Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

Hoy día con el constante crecimiento en la industria del videojuego y el campo competitivo de la misma, los jugadores cada vez buscan más aplicaciones externas que los ayuden a aprender, mejorar, tomar decisiones más acertadas, etc. Este enfoque es también aplicable a los jugadores casuales, los cuales son los que sustentan cualquier videojuego, y tiene un gran impacto puesto que cualquier facilidad hará que la experiencia de juego sea más entretenida y llevadera y, por tanto, incrementará su un interés por repetirla. Como consecuencia, las empresas cada vez más buscan como facilitar la entrada o la retención de este tipo de jugadores en un juego concreto.

Este Trabajo Fin de Grado (TFG) abordará un problema del videojuego Teamfight Tactics. Este videojuego es un “autochess”, que como su traducción al español indica, es algo similar a un ajedrez automático, el cual lo constituyen 8 jugadores que enfrentan sus tableros cada ronda y pierden vida si sus fichas son derrotadas. El objetivo del juego es evitar ser de los 4 primeros eliminados, evidentemente, buscando ser el último superviviente de la partida. Para ello es necesario invertir el oro generado en cada ronda en conseguir y mejorar las fichas, llamadas personajes, las cuales aparecen en la tienda. A su vez, estos personajes podrán ser equipados con objetos, los cuales le ayuden a sobrevivir más, hacer más daño en el combate, etc., y también pueden ser influenciados por aumentos, los cuales también pueden intervenir en el daño que generan, su supervivencia, o incluso en la economía del jugador.

El objetivo principal de este TFG es crear una inteligencia artificial capaz de predecir, dada dos agrupaciones de fichas, con sus respectivas variables (objetos, aumentos, nivel del personaje, etc.), que agrupación saldrá victoriosa en un enfrentamiento.  Para realizar esta predicción se recurrirá a la analítica de datos, analizando los datos de las partidas previas de varios jugadores, los cuales se obtendrán a través de una API que proporciona la empresa del videojuego.

Hay que remarcar que los datos disponibles corresponden al final de la partida y no a fases intermedias de la misma, es decir, no hay registro de todas las acciones hechas por el jugador a lo largo del juego, si no solamente del tablero que tenía en el momento final, en el que se quedó sin vida. Este hecho condiciona la inteligencia artificial y hace que principalmente sea efectiva en las fases finales de la partida.

 

Metodología y Competencias

Metodología:

1. Se estudiará el estado del arte actual tanto en el juego Teamfight Tactics como en las técnicas de inteligencia artificial (analítica de datos principalmente) susceptibles de ser aplicadas.
2. Se capturará un conjunto de datos apropiado mediante la API disponible y, se realizará un análisis exploratorio del mismo.
3. Se preprocesará el conjunto de datos aplicando para obtener una representación de los mismos apropiada para al análisis de datos.
4. Se seleccionarán los algoritmos adecuados y se diseñarán los correspondientes pipelines y procesos de aprendizaje automático para predecir el resultado ante diferentes configuraciones.
5. Se validarán los resultados obtenidos y se llevará a cabo la fase de selección de modelos.
6. Se implementará una pequeña aplicación de usuario para ilustrar la usabilidad de los modelos obtenidos.
7. Redacción de la memoria.

 

Competencias:

Se trabajarán principalmente (en distinto grado) las siguientes competencias específicas de la tecnología de computación:

• [CM1] Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.
• [CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
• [CM5] Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
• [CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 

 

Medios a utilizar

Ordenadores personales, compiladores y entornos de programación.  Todo disponible en la ESIIAB, I3A o mediante servicios en la nube.

 

 

Bibliografía

Libros y manuales de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Libros y manuales de lenguajes de programación y librerías específicas de aprendizaje automático. Todo disponible en la ESIIAB o internet.