Ziel des Projekts ist es, eine KI mit der Programmiersprache „Scratch“ zu programmieren, die durch Reinforcement Learning die beste Lösung in einer gegebenen Situation finden soll. Das Grundkonzept der KI soll dabei ohne große Veränderungen auf verschiedene Situationen anwendbar sein. Zunächst haben wir der KI die Aufgabe gestellt, in einem selbst programmierten Spiel gegen einen Boss anzutreten und dessen durch verschiedene Attacken ausgesendete Projektile auszuweichen.
Dafür benutzt der KI-Agent Raycasting und sendet in alle Richtungen Strahlen aus, durch die ungefähr bestimmt werden kann, in welche Richtung und wie weit entfernt sich die anderen Objekte – also der Gegner und die Projektile – sowie der Bildschirmrand befinden. Diese Daten werden dann in einer Tabelle mit einer Bewegung des Spielers, also der KI, verbunden, um auf den zuvor festgestellten Zustand zu reagieren. Zunächst sind diese Aktionen zufällig, und nachdem geprüft wird, ob diese Aktion zielführend war, wird die Aktion entweder gespeichert oder erneut durch eine zufällige Bewegung ersetzt.

Das gleiche Konzept haben wir auch beim Gegner implementiert, sodass wir zwei KIs hatten, die einander trainieren konnten. Als weitere Anwendung des KI-Modells haben wir vor, Blackjack nachzuprogrammieren, um die KI das Spiel spielen zu lassen. Dabei wollen wir ebenfalls Reinforcement Learning nutzen, um die KI abhängig von ihren Karten verschiedene Spielzüge machen zu lassen.

Anton Frommberger (Willstätter-Gymnasium, Nürnberg)

Igor Pis (Willstätter-Gymnasium, Nürnberg)