mini-AlphaStar revela a arquitetura complexa do AlphaStar ao fornecer uma estrutura acadêmica, de código aberto, em PyTorch para desenvolvimento de IA em StarCraft II. Inclui codificadores de características espaciais para entradas de tela e minimapa, processamento de características não espaciais, módulos de memória LSTM e redes separadas de política e valor para seleção de ações e avaliação de estados. Utiliza aprendizagem por imitação para bootstrap e reforço com autojogo para ajuste fino, suportando wrappers de ambiente compatíveis com StarCraft II via pysc2, registro via TensorBoard e hiperparâmetros configuráveis. Pesquisadores e estudantes podem gerar conjuntos de dados de jogos humanos, treinar modelos em cenários personalizados, avaliar o desempenho do agente e visualizar curvas de aprendizado. A estrutura modular permite experimentação fácil com variantes de rede, cronogramas de treinamento e configurações multiagentes. Destinado à educação e prototipagem, não para implantação em produção.

Este repositório fornece uma estrutura completa de aprendizado por reforço para pesquisa de jogabilidade em StarCraft II. O agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretam dados de observação do ambiente PySC2 e geram ações precisas no jogo. Desenvolvedores podem configurar camadas de redes neurais, modelagem de recompensas e cronogramas de treinamento para otimizar o desempenho. O sistema suporta multiprocessamento para coleta eficiente de amostras, utilitários de registro para monitorar curvas de treinamento e scripts de avaliação para executar políticas treinadas contra oponentes scriptados ou IA incorporada. O código é escrito em Python e utiliza TensorFlow para definição e otimização de modelos. Usuários podem estender componentes como funções de recompensa personalizadas, pré-processamento de estado ou arquiteturas de rede para atender a objetivos de pesquisa específicos.