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Inteligência Artificial: Domínio de Jogos com Aprendizagem por Reforço

Reinforcement Learning é um ramo da Inteligência Artificial que se inspira muito em como aprendemos no dia a dia: por meio de tentativa e erro. Imagine que você está jogando um jogo de plataforma: e o NPC (o agente) pula, corre, enfrenta inimigos e coleta moedas — tudo para maximizar a quantidade de pontos (a recompensa) ao longo da aventura. Se você cair em um buraco ou bater em um inimigo, perde pontos (recompensa negativa); se coletar moedas ou derrotar chefes, ganha pontos (recompensa positiva). Ao jogar diversas vezes, você começa a “aprender” uma sequência de ações que leva aos melhores resultados. É exatamente isso que acontece no processo de Aprendizagem por Reforço.

5 Motivos para usar GOAP em Jogos

Quais os 5 Motivos para usar GOAP em jogos. Essa técnica permite que NPCs tomem decisões inteligentes, ajustem suas ações facilmente, e respondam ao ambiente de forma realista. Ele reduz o código necessário, organizando melhor os comportamentos e aumenta o engajamento do jogador, criando personagens mais imersivos e dinâmicos. 🎮✨

Regressão Linear: Perseguição Inteligente

Imagine que você está desenvolvendo um jogo onde inimigos devem seguir o player em um vasto mundo aberto. A forma como o NPC se movimenta pode ser essencial para proporcionar uma experiência de jogo mais  envolvente. Para isso, você decide utilizar um modelo de regressão linear para ajustar a velocidade dos inimigos conforme a distância ao alvo. Vamos ver como isso funciona?

Desvendando o Algoritmo A*: Encontre o Caminho Perfeito em Seus Jogos*

O algoritmo A* (pronunciado “A-estrela”) é como a bússola mágica no arsenal de qualquer desenvolvedor de jogos, guiando personagens e objetos pelo caminho mais curto e eficiente entre dois pontos. Imagine NPCs navegando por labirintos complexos em um RPG ou tropas estrategicamente se deslocando em um jogo de estratégia em tempo real.