Autores: Maria Claudia Avendaño Illidge - Andrés Felipe Quinche Meneses
BITACORA 5
1. (a) Analisis Monster of Darwin. A strategic game based on Artificial Intelligence and
Genetic Algorithms.
El desarrollo de los videojuegos ha estado muy ligado al desarrollo de inteligencia artificial,
la experiencia de usuario en estos entornos depende de la manera de relacionarse entre las
variables, de la selección correcta de acciones para crear una experiencia realista, y al final
se basa en como estas relaciones se lleven a cabo cuando el jugador está presente.
Si esto no se cumple, hasta el mínimo dato puede afectar profundamente la experiencia, o
en el caso contrario algunos detalles importantes pueden ser pasados por alto llegando a
quedar fuera de la experiencia, es por esto que el juego debe enfocarse en generar retos
que ayuden a enfocar la atención en las áreas importantes cuando el jugador se halle cerca,
logrando así esa inmersión en el juego.
Otro método para añadir variedad es el contenido generado proceduralmente, pero aquí el
reto es general contenido que se relacione con su entorno como son ciudades pueblos ríos,
aunque esto simplifica el desarrollo, la lógica de generación indica que no debe colocarse
un rio en una ciudad, pero para ello es necesario tener en cuenta el terreno, la ubicación o
el entorno, también influye en los NPCs, puesto que al generarse aleatoriamente no se
tendrá rutas definidas para estos por lo que deberán interactuar con su entorno y
determinar su accionar óptimo. Aquí también se incluye la mezcla de factores para generar
objetos u entornos combinados.
A diferencia del uso de IA en otros ámbitos que no tienen limites de procesamiento o tiempo
de ejecución, en los videojuegos el uso de IA debe corresponder a ciertos parámetros, como
lo son respuestas rápidas en tiempo real o basadas en acciones causadas por el jugador, y
que poseen una limitante de capacidad de procesamiento, y en los casos donde el tiempo
de respuesta se basa en decisiones causadas, la complejidad de el desarrollo de esta es
mucho mas avanzado, puesto que cada factor influye en el cálculo mediante el cual el
sistema selecciona una u otra opción, como lo es el caso del ajedrez.
Aquí también influye la probabilidad, puesto que, en algunos tipos de juego, el jugador no
tiene certeza de su decisión, o conocimiento total de todos sus actos, como lo pueden ser
atacar, defender, hablar, etc, es el caso de variables como los porcentajes de éxito critico o
el chance de evasión, en este caso el jugador no tiene certeza de cual de todos puede
ocurrir. Con este factor se genera incertidumbre puesto que puede ocurrir una u otra, y si
ocurre una por consecuente podría ocurrir un efecto imprevisto.
Cuando estas situaciones se combinan, se puede crear un juego que mediante la fusión de
sus propios elementos llega a generar retos a los jugadores, que determina cual es la
selección correcta y otorgar actividades o entornos variados en base a las características del
jugador, y si pesa más la decisión de generar un terreno agresivo o uno pasivo, un ataque
critico o uno simple, variables que se relacionan unas con otras dando el factor de inmersión
deseado.
Autores: Maria Claudia Avendaño Illidge - Andrés Felipe Quinche Meneses
(b) Área de IA: Colonia de hormigas
La rama de la inteligencia artificial denominada colonia de hormigas o inteligencia de
enjambres, la cual consiste, como su nombre lo indica en el comportamiento de las colonias
de hormigas, más específicamente, en el sistema que utilizan para encontrar y seguir el
camino más corto entre el hormiguero y las fuentes de comida.
Mediante la deposición de feromonas (sustancia química), las hormigas van dejando un
rastro mientras van por un camino hacia la comida. El camino más corto tendrá más
feromonas ya que las hormigas tardan menos tiempo en recorrerlo y se evapora menos que
en los caminos largos.
En el problema de optimización combinatoria, se tiene una colonia de hormigas artificiales,
y cada una de ellas va buscando una solución. Una vez se tienen todas las soluciones, se
escoge la mejor. Para evitar ir por zonas del espacio de búsqueda que no contienen a priori
buenas soluciones, se utiliza una matriz de feromonas que se va actualizando cada vez que
se encuentra una mejor solución.
1983, Deneubourg y sus colegas estudiaron el comportamiento colectivo de las hormigas.
1992, Marco Dorigo en en su tesis doctoral, desarrolló el primer algoritmo tenía como
objetivo buscar un camino óptimo en un gráfico, basado en el comportamiento de
las hormigas que buscan un camino entre su colonia y una fuente de alimento.
1997, Schoonderwoerd y sus colegas desarrollaron la primera aplicación desarrollaron la
primera aplicación para redes de telecomunicaciones con sistema de colonias de hormigas.
Como ejemplo miraremos esto desde el punto de vista de el negocio de las
telecomunicaciones que es bastante complejo ya que algunas rutas estarán ocupadas en
algún momento mientras que otras estarán inactivas. Cada llamada tiene que pasar por una
serie de nodos intermedios y concentradores antes de que pueda llegar al destino. ¿Cómo
optimizar el uso de las redes para evitar congestiones y retrasos?
Los ingenieros de Hewlett Packard idearon una gran cantidad de 'hormigas digitales' que
pueden enviarse a través de redes no congestionadas. Esto ayudó a los agentes de los
centros de telecomunicaciones a desviar el tráfico a través de esas rutas. Si una ruta no
congestionada se llena de repente, las 'hormigas digitales' se ralentizarán o se
evaporarán. Esto ayuda a los agentes a ignorar las rutas y buscar en otro lado. Algunas de
las compañías de telecomunicaciones líderes como British Telecom, France Telecom y MCI
WorldCom fueron las primeras en adoptar tales innovaciones. También ayuda a enrutar el
tráfico de Internet a lo largo de las rutas menos congestionadas para que los usuarios de la
red no enfrenten problemas de accesibilidad.
2. (a) Proyecto genoma humano:
Autores: Maria Claudia Avendaño Illidge - Andrés Felipe Quinche Meneses
Es un proyecto de interés internacional, con fines científicos e investigativos enfocados en
conocer la secuencia que compone el ADN, desde un punto de vista tanto físico como
funcional.
El objetivo de llegar a conocer el genoma y el porque se han invertido tantos recursos, como
lo son los 3000 mil millones de dólares y los mas de 13 años para el primer borrador, es que
mediante el conocimiento de esta secuencia, conformada por aproximadamente 23000
genes distintos, se puede llegar a campos de la medicina poco alcanzados, y que pueden
significar encontrar la manera de detectar enfermedades tan difíciles de curar como el
cáncer mucho antes de padecerlo solo conociendo los registros previos, o incluso modificar
la secuencia del individuo para curar el cáncer en el caso que este enfermo o impedir que
siquiera aparezca en el caso de que aún se encuentre sano.
A pesar de esto también requiere un control estricto pues, aunque se puede prestar para el
bien, hay normas éticas y legales que en manos equivocadas pueden generar un gran riesgo
para la humanidad en general, es por eso que además del desarrollo también se han
enfocado en como seria necesario regular este proceso o mas bien, como protegerlo de
terceros que tengan otros intereses.
(b) Noticia reciente (2019) sobre el genoma humano:
https://elpais.com/elpais/2019/10/20/ciencia/1571597827_436234.html
Una nueva técnica modifica el ADN humano con precisión récord
Mediante una variante de tijeras especiales usadas para cortar el ADN se procede a cortar
solo una sola de las dos cadenas de la doble hélice de este, guiada mediante el uso de ARN
parecido al utilizado por los virus para copiar el ARN en ADN, mientras esta se extiende
funciona como guía y molde para aplicar la mutación corregida.
La diferencia de este método radica en que las otras formas de corte y añadidura de una
proteína tienen efectos secundarios como mutaciones no deseadas, todo esto dado a que
en el proceso suele fallar la operación de aplicación, significando así que el progreso se vea
afectado o totalmente perdido.
3. (a) Cantidad de individuos diferentes.
410 = 1048576
R//Se pueden tener 1048576 diferentes individuos
(b) Fenotipo, genotipo, alelos y locus para un individuo en particular.
Individuo:
2
1
Fenotipo:
609396
1
0
3
0
1
3
1
0
Autores: Maria Claudia Avendaño Illidge - Andrés Felipe Quinche Meneses
Alelos:
{0,1,2,3}
Locus:
9
4. Variación de un algoritmo genético
x
8
20
29
23
19
30
x^2
64
400
841
529
361
900
3095
Vs
5
3
6
fitness
0,0207
0,1292
0,2717
0,1709
0,1166
0,2908
1
competencia
23
23
30
23
30
30
Vs
2
1
4
En el ejemplo anterior variamos la competencia, lo que hicimos es que compitieran 3 y luego
otros 3, para tener solo dos mejores y con ellos hacer la reproducción.
5. Algoritmos genéticos: problema de máximos y mínimos
Una empresa de fabricación de puertas de madera utiliza un tablón rectangular para la hoja y
tres listones de 10cm de ancho para el marco (lados laterales y lado superior). El precio del tablón
es de $128 por metro cuadrado y el de los listones es de $87 por metro lineal.
Autores: Maria Claudia Avendaño Illidge - Andrés Felipe Quinche Meneses
Calcular:
Las dimensiones de una puerta de 2m2 de superficie de hoja para que el coste sea mínimo. ¿Cuál
será su precio?
Intervalo = [1,3]
Para nosotros fue difícil mejorar la población mediante la mutación puesto que los hijos y sus
padres ya tienen el valor ideal, y al mutar se salen de los limites de trabajo.
