EcoChain

 Pitch : EcoChain est un versus-game 2D, sur le thème du développement durable, où le joueur affronte un algorithme.

Des déchets recyclables avancent via des tapis roulants et les 2 joueurs doivent les jeter dans les poubelles correspondante (Papier, Metal, Verre et Plastique) .

Côté téchnique : Réalisation avec le moteur Unity en 2D, avec implémentation d'un algorithme de machine Learning & Behaviour tree.

• Behaviour tree :
  

• Machine Learning : 
  
  • Dans ce projet j'ai implémenté une méthode du machine learning qui est le renforcement d’apprentissage.

Je l'ai implémenté avec dans unity grâce à la librairie ML-Agents :

• ML-Agents (Machine Learning Agents) est une technique qui permet aux développeurs Unity de créer des agents virtuels d’IA en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique dans le jeu.
• Des GameObjects agents peuvent s'adapter à leurs environnements,  prendre des décisions en fonction de données d'entrée et résoudre des problèmes sans être explicitement programmé pour chaque situation.

Le résultat est assez chaotique, mais cela est dû au fait que les bots ont besoin de beaucoup de temps d'entraînement, qui peut varier de quelques jours à plusieurs mois en fonction de votre machine, pour comprendre comment jouer correctement. Dans ce que vous voyez, ils ont environ 20 minutes d'entraînement. Mais vous pouvez déjà voir l'un des bots tourner autour de la boîte, car il a compris qu'il doit prendre cette boîte. Cependant, il n'a pas encore compris qu'il doit la mettre dans la poubelle appropriée pour gagner des points... C'est pourquoi la version téléchargeable du jeu inclut une intelligence artificielle basée sur behavior tree, tandis que l'implémentation de l'apprentissage automatique peut être visualisée dans la vidéo YouTube.