Jeux et IA

Jeux et I.A.

(Evènement affilié à PFIA 2021)
28 Juin 2021, Bordeaux

Présentation

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Inscription / registration

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Information générales

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Résumé

Présentation

Cette journée est organisée à l'initiative de l’Association Française d’Intelligence Artificielle (AFIA) et du Groupe De Recherche en Intelligence Artificielle du CNRS (GDR IA).

Le but de cette journée est de rapprocher les communautés académiques et industrielles sur la thématique de l’IA dans les jeux, et ce au moyen de deux présentations invitées, d’une session de courtes présentations de travaux de recherche en cours dans le domaine, et d’une table ronde réunissant tous les participants. Ainsi, la journée s’adresse aussi bien aux jeunes chercheurs qu’aux chercheurs plus avancés et aux industriels.

Organisateurs

Programme

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Matin

Après-midi

General information

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The day at a glance:

Presentation

This day is organized at the initiative of the French Artificial Intelligence Association (AFIA) and the Artificial Intelligence Research Group of the CNRS (GDR IA).

The goal of this day is to bring together academic and industrial communities on the theme of AI in games, through two invited presentations, a session of short presentations of ongoing research in the field, and a round table bringing together all the participants. Thus, the day is aimed at young researchers as well as more advanced researchers and industrialists.

Organizers

Program

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Morning

Afternoon

Invités

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Diego PEREZ-LIEBANA

Title of the talk: Abstract Forward Models and Strategy Games

Abstract: This talk presents a current research project funded by the UK Research council that aims to investigate how modern Statistical Forward Planning (SFP) algorithms can be used in complex games. SFP techniques, such as Monte Carlo Tree Search (MCTS) or Rolling Horizon Evolutionary Algorithms (RHEA), have recently achieved remarkable performance in games research, and this project addresses the main reasons behind the small uptake of SFP methods in the games industry. This talk will cover our initial work in abstracting forward models, showing how action and state spaces can be reduced for effective decision making. We will also describe our new platform for general strategy games (Stratega), which allows to create a wide variety of turn-based and real-time strategy games using a common API for agent development.

Biography: Born in Madrid (Spain) in 1983 and living in London (United Kingdom). I am a Senior Lecturer in Computer Games and Artificial Intelligence at Queen Mary University of London (UK). I hold a Ph.D in Computer Science from the University of Essex (2015) and a Master degree in Computer Science from University Carlos III (Madrid, Spain; 2007). My research is centred in the application of Artificial Intelligence to games, Tree Search and Evolutionary Computation. I am especially interested on the application of Statsitical Forward Planning methods (such as Monte Carlo Tree Search and Rolling Horizon Evolutionary Algorithms) to modern games, and also on General Video Game Playing, which involves the creation of content and agents that play any real-time game that is given to it. I am author of more than 90 papers in the field of Game AI, published in the main conferences of the field of Computational Intelligence in Games and Evolutionary Computation, and I was once general chair of IEEE CoG 2020. I have publications in highly respected journals such as IEEE TCIAIG (the top journal on the Game AI field) and IEEE TEC (which counts with one of highest impact factors in Computer Science). I have also organised international competitions for the Game AI research community, such as the Physical Travelling Salesman Competition, and the General Video Game AI Competition, held in IEEE (WCCI, CIG) and ACM (GECCO) International Conferences. I also experience in the videogames industry as a game programmer (Revistronic; Madrid, Spain), with titles published for both PC and consoles. I worked as a software engineer (Game Brains; Dublin, Ireland), where I was in charge of developing AI tools that can be applied to the latest industry videogames. As a lecturer I teach modules related to game development and the application of Artificial Intelligence to Games.

Quentin COHEN-SOLAL

Titre de la présentation : Apprentissage par renforcement efficace sans utilisation de connaissance pour les jeux

Résumé : Je parlerais au cours de cet exposé des algorithmes d'apprentissage par renforcement sans connaissance que j'ai développé. Je présenterais notamment les divers résultats associés, comme la comparaison avec l'approche alpha-zero ainsi que quelques détails sur l'application de ces algorithmes ayant permis d'obtenir 5 médailles d'or aux Computer Olympiad.

Biographie : Quentin Cohen-Solal est chercheur post-doctorant au LAMSADE (Université Paris Dauphine) depuis février 2020. Il est titulaire d'un doctorat en Informatique obtenu en 2017 à l'Université de Caen, portant sur le raisonnement qualitatif. Après la fin de sa thèse, il réoriente ses recherches sur le thème de la planification et l'apprentissage dans les jeux.

Appel à résumés

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Nous lançons un appel à résumés pour la session de présentations courtes (10 minutes de présentation et 5 minutes de questions).

Thème : IA des jeux

Principe :

Procédure de soumission :

Les dates importantes sont :

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