mario-ai

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mario-ai est un framework Python open-source qui exploite la NeuroEvolution des Topologies Augmentantes (NEAT) pour faire évoluer des agents IA basés sur des réseaux neuronaux capables de jouer à Super Mario Bros. Il s’intègre avec l’environnement SuperMario de OpenAI Gym, offrant des fonctions de fitness personnalisables, une visualisation de l’entraînement en temps réel, la sauvegarde/chargement de génomes, et le suivi des performances. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de mutation, définir des métriques d’évaluation, et visualiser les topologies de réseaux appris.
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May 07 2025
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mario-ai est un framework Python open-source qui exploite la NeuroEvolution des Topologies Augmentantes (NEAT) pour faire évoluer des agents IA basés sur des réseaux neuronaux capables de jouer à Super Mario Bros. Il s’intègre avec l’environnement SuperMario de OpenAI Gym, offrant des fonctions de fitness personnalisables, une visualisation de l’entraînement en temps réel, la sauvegarde/chargement de génomes, et le suivi des performances. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de mutation, définir des métriques d’évaluation, et visualiser les topologies de réseaux appris.
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Vedettes

Qu'est-ce que mario-ai ?

Le projet mario-ai propose une pipeline complète pour développer des agents IA afin de maîtriser Super Mario Bros. en utilisant la neuroévolution. En intégrant une implémentation NEAT basée sur Python avec l’environnement OpenAI Gym SuperMario, il permet aux utilisateurs de définir des critères de fitness, des taux de mutation, et des topologies de réseaux personnalisés. Pendant l’entraînement, le framework évalue des générations de réseaux neuronaux, sélectionne les génomes performants, et fournit une visualisation en temps réel du jeu et de l’évolution du réseau. De plus, il supporte la sauvegarde et le chargement de modèles entraînés, l’exportation des meilleurs génomes, et la génération de rapports détaillés de performance. Chercheurs, éducateurs et amateurs peuvent étendre le code à d’autres environnements de jeux, expérimenter avec des stratégies évolutionnaires, et benchmarker le progrès de l’apprentissage IA à travers différents niveaux.

Qui va utiliser mario-ai ?

  • Chercheurs en IA
  • Hobbyistes en IA pour les jeux
  • Instructeurs éducatifs
  • Étudiants en IA
  • Passionnés d’algorithmes évolutionnaires

Comment utiliser mario-ai ?

  • Étape 1 : Cloner le dépôt mario-ai depuis GitHub.
  • Étape 2 : Installer les dépendances avec pip install -r requirements.txt et gym-super-mario-bros.
  • Étape 3 : Configurer les paramètres NEAT dans config-feedforward.txt pour ajuster la fitness et la mutation.
  • Étape 4 : Exécuter le script d’entraînement (python train.py) pour commencer à faire évoluer les agents IA.
  • Étape 5 : Surveiller les métriques d’entraînement et visualiser les réseaux neuronaux via les scripts fournis.
  • Étape 6 : Une fois satisfait, sauvegarder le meilleur génome et utiliser python play.py pour regarder l’IA jouer.

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de mario-ai

Les fonctionnalités principales

  • Neuroévolution via NEAT
  • Intégration OpenAI Gym SuperMario
  • Fonctions de fitness personnalisables
  • Visualisation en temps réel de l’entraînement
  • Sauvegarde/Chargement de modèles de génomes
  • Journalisation et exportation des performances

Les avantages

  • IA de jeu automatisée
  • Paramètres évolutifs hautement personnalisables
  • Outil pédagogique pour la neuroévolution
  • Open-Source et extensible
  • Évaluation et visualisation facile des modèles

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de mario-ai

  • Démos éducatives sur la neuroévolution
  • Recherche en IA évolutive pour les jeux
  • Benchmarking des performances de l’IA
  • Création de robots jouant pour le divertissement
  • Expérimentations avec des fonctions de fitness personnalisées

FAQs sur mario-ai

Informations sur la Société mario-ai

Avis mario-ai

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Principaux Concurrents et Alternatives de mario-ai ?

  • marI/O by SethBling
  • NEAT-Python
  • OpenAI Gym Retro

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