人工智慧普適研究中心 PAIR Labs

電腦遊戲領域

人工智慧普適研究中心 PAIR Labs

電腦遊戲領域

交通大學資工系吳毅成教授

計畫主持人(PI):吳毅成教授

AI計畫題目

深度強化式學習技術之應用研究

核心技術

以研究深度強化式學習技術(Deep Reinforcement Learning; DRL) 為主，應用到三大類適用於DRL的問題：
主軸一：圍棋程式 CGI、教學應用、泛化 Zero 技術
(Lightweight-Model Applications)
主軸二：電玩遊戲 (Video Games) 之 AI Bot
(Complex-Model Applications)
主軸三：適用於 DRL 之實體應用問題
(Real-World-Model Applications)

可應用領域

1.培訓高段棋士 (如國家代表隊)
2.電腦對局教學應用
3.電玩遊戲 AI bot
4.電玩遊戲開發與測試
5.實體相關應用 (如自駕模型賽車、機器手臂packing)

現有可技轉技術

1.圍棋教學與棋力分級技術
2.高效 DRL 電玩遊戲 AI bot 訓練技術
3.DRL 實體應用相關技術 (如自駕模型賽車、機器手臂packing)

開發中之技術
(可合作或未來技轉)

1.圍棋教學分級技術
2.圍棋局勢判斷技術
3.西洋棋分級技術
4.圍棋死活詰棋判斷技術
5.泛化 AlphaZero 技術與訓練框架
6.高效 DRL 電玩遊戲 AI bot 訓練框架
7.擬人電玩遊戲 AI bot 技術
8.運用電玩遊戲 AI bot 之遊戲測試技術
9.自駕模型賽車訓練技術
10.應於 DRL 之 robotics packing 技術

9.適用於 DRL 之 Robotics 應用

尋求產學合作的
新技術提案

適用於 DL/RL/DRL 之技術與應用 (例如圍棋教學與棋力分級技術、高效 DRL 電玩遊戲 AI bot 訓練技術、適用於 DRL 之實體應用等)

電腦遊戲領域