Respuesta: "El Guardián del Laberinto Adaptativo: Un reto de IA"
Elige tu "Cerebro" A) ML-Agents (Unity). Porque está integrado directamente con el motor, es especializado para aprendizaje por refuerzo en entornos virtuales y permite entrenar al avatar interactuando con el entorno en tiempo real.
El Mapa de Datos El entorno debe enviar:
Posición (x, y) del avatar y del objetivo (paquete).
Distancias a obstáculos en varias direcciones (como un radar).
Estado de los sensores (colisión inminente sí/no).
Velocidad y dirección actual del avatar.
- El Sistema de Premios
Premio: +100 por recoger un paquete.
Castigo: -50 por chocar.
Inactividad: Restar -1 por segundo sin movimiento, y otorgar un pequeño premio (+10) por avanzar hacia el objetivo.
Preguntas de Reflexión (Evaluación diagnóstica):
Diferenciación conceptual: Los scripts con if-else son reglas fijas; la IA aprende y se adapta a situaciones nuevas.
Percepción de entorno: Datos como coordenadas, distancias a obstáculos, y detección de colisiones, procesados como vectores de entrada para la red neuronal.
Selección de herramientas: Criterios clave: compatibilidad con el motor, documentación, rendimiento (bajo costo computacional) y facilidad de integración.
Proceso de aprendizaje: Un entorno para IA suele incluir mecanismos de simulación acelerada, generación aleatoria de escenarios y sistema de recompensas automático.
Mantenimiento y pruebas: Verificar primero los datos de entrada (sensores), luego revisar la función de recompensa, y finalmente la física del entorno (colisiones).
Impacto de la incertidumbre: Usar lógica difusa o redes neuronales con salidas probabilísticas, evaluando múltiples factores (ej. batería, distancia) de forma continua.