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.

BomberManAI est un agent IA conçu pour jouer automatiquement au jeu classique Bomberman. Développé en Python, il interagit avec un environnement de jeu pour percevoir l’état de la carte, les mouvements disponibles et les positions des adversaires en temps réel. L’algorithme principal combine la recherche A*, la recherche en largeur pour l’analyse de la reachabilité, et une fonction d’évaluation heuristique pour déterminer le meilleur endroit pour poser une bombe et élaborer des stratégies d’évasion. L’agent gère les obstacles dynamiques, les power-ups et plusieurs adversaires sur diverses cartes. Son architecture modulaire permet aux développeurs d’expérimenter avec des heuristiques personnalisées, l’apprentissage par renforcement ou d’autres stratégies de décision. Idéal pour les chercheurs en IA de jeu, les étudiants et les développeurs de bots compétitifs, BomberManAI offre un cadre flexible pour tester et améliorer des agents de jeu autonomes.