Flappy-Bird com IA

            

Sempre quis colocar em prática os conceitos adquiridos durante meus estudos na área de aprendizado de máquina.

Decidi desenvolver uma Multilayer Perceptron para aprender a jogar o Flappy Bird.

Para isso foi necessário primeiro recriar o jogo do Flappy Bird e depois implementar uma perceptron.

Para jogar o jogo por conta própria, basta executar o arquivo:

  $ python flappy_bird_jogo.py

ou

  $ python3 flappy_bird_jogo.py

A inteligência artificial foi completamente implementada no arquivo:

  IA_flappybird.py

Para observar a IA em treinamento, execute o arquivo:

  $ python main.py

Alguns detalhes que utilizei para esta implementação:

• Utilização de 3 sensores para a camada de entrada.
  
• 5 neurônios para a camada oculta e 1 neurônio para a camada de saída.
  
• O Bias presente na camanda escondida e de saída.
  
• Função de ativação ReLu para todos os neurônios da camada oculta.
  
• Função de ativação tangente hiperbólica para a camada de saída.
  
  

Algumas tarefas que farei no futuro:

• Adicionar um requirements.txt
• Organizar o sensor de cada pássaro para a movimentação correta
• Investigar o motivo de alguns pesos gerarem passaros que vão para full para cima e outros para baixo.
• Implementar uma estrutura que cria e deixa visível a estrutura da IA (camada de entrada, camada escondida e a camada de saída).
• Tirar todos os hard coded que deixei.
• Criar uma lib para criar uma nova configuração de rede com o input (x, y, z), sendo x a camada de entrada e y a camada de saída.
• Determinar a pontuação máxima para parar o treinamento e salvar os pesos. Além disso, criar uma função para carregar os pesos da IA treinada deixando a opção para jogar contra a IA.
• Verificar e estudar, mostrando um relatório do impacto das diferentes funções de ativações, nas diferentes camadas.