Spiel von KI-Forschern: Roboter ausbilden und kämpfen lassen

NERO-Projekt will zeigen, was die KI-Forschung der Spielebranche zu bieten hat

Wissenschaftler und Studenten der University of Texas haben ein Spiel veröffentlicht, mit dem der aktuelle Stand der Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) in Spielumgebungen demonstriert werden soll. In NERO wird der Spieler zum Trainer eines Teams von KI-Soldaten, die in wechselnden Umgebungen und Situationen passende taktische Lösungen entwickeln müssen - Spieler können ihre ausgebildeten KI-Soldaten auch gegeneinander antreten lassen.

KI-Spiel NERO NERO steht für Neuro-Evolving Robotic Operatives, das Spiel ist in einem fiktiven Endzeit-Szenario angesiedelt, in dem Roboter in den Überresten der menschlichen Zivilisation wettstreiten. Das Spiel wurde mit der Game-Engine Torque von GarageGames realisiert. NERO passt sich laut den Entwicklern den vom Spieler angestrebten Strategien an, während es den KI-kontrollierten Einheiten gleichzeitig erlaubt, als autonome Agenten zu agieren.

KI-Spiel NERO NERO erinnert zwar an Echtzeitstrategiespiele, besteht aber aus zwei unterschiedlichen Phasen: In der ersten Phase platzieren Spieler ihre Roboter zwecks Training in einem Sandkasten, wo sie die angestrebte Taktik erlernen. Sobald mehrere Roboter trainiert wurden, können sie KI-Teams anderer Spieler vorgesetzt werden. Das Besondere - und zumindest für die KI-Forscher Interessanteste - ist jedoch die Trainingsphase.

KI-Spiel NERO Nachdem ein als "Hirn" bezeichnetes künstliches neuronales Netzwerk in einem der simulierten Roboter installiert wurde, wird dieser im Spielfeld platziert und sein Hirn danach bewertet, wie gut sich der Roboter schlägt, bevor der Timer des Hirns abläuft. Nachdem die Roboter gelernt haben, sich ihren Gegnern zu nähern, können Spieler die "Belohnungskontrollen" etwa dazu nutzen, um ihre Roboter davor zu bewahren, dem Gegner zu nah zu kommen.

Komplexe taktische Verhaltensweisen erfordern es vom Spieler, einen Schlachtplan zu ersinnen und die Roboter durch eine Serie von Sandkasten-Szenarien schrittweise darauf zu trainieren. Im Spielverlauf werden die naiven Roboter dabei Stück für Stück erst einfachen, dann komplexeren Hürden und Gegnern ausgesetzt - bis sie als Veteranen reif für den Kampf mit den Robotern anderer Spieler sind.