NERO: Neuro-Evolving Robotic Operatives je strateški simulator iz 2005. koji uvodi koncept \"Machine Learning Games\". Igra se odvija u dvije faze: prvo, trenirate svoje robotske agente u 3D fizikalnoj simulaciji kako bi usvojili željenu doktrinu, a zatim ih suprotstavljate robotima drugog igrača u borbi ili osvajanju teritorija. Ključna razlika od RTS igara je fokus na obuci AI-a unutar fizike, a ne na direktnoj kontroli jedinica.
","tokens":{"input":2146,"output":131,"total":2277}}\nPočetna faza postavlja igrača u \"sandbox\" okruženje. Ovdje je primarni cilj rasporediti pojedinačne simulirane robote i aktivno ih trenirati da se pridržavaju željene taktičke doktrine koju odabere igrač. Ovaj proces obuke je središnji za inovativnost igre, fokusirajući se snažno na razvoj umjetne inteligencije (AI) i modifikaciju ponašanja agenata.\n
\n\n\nNakon što su agenti dovoljno obučeni, igra prelazi u drugu fazu. Ova faza uključuje suprotstavljanje kolekcije obučenih robota igrača onima koje je obučio drugi igrač. Dostupni načini obično uključuju scenarije izravne bitke ili ciljeve kontrole teritorija. Ova faza služi kao konačni test za procjenu učinkovitosti i robusnosti doktrine obuke uspostavljene u Prvoj fazi.\n
\n\n\nDefinirajuća karakteristika koja ovu simulaciju izdvaja od standardnih RTS igara leži u tri ključna područja. Prvo, agenti funkcioniraju unutar potpuno ugrađene 3D simulacije fizike, što znači da su interakcije s okolinom i kretanje vođeni realističnim fizičkim ograničenjima. Drugo, i najvažnije, agenti su trenirani; njihova učinkovitost izravno je proporcionalna ulaganju igrača u proces strojnog učenja. Konačno, spomenuta dvofazna struktura – obuka praćena evaluacijom uživo – stvara jedinstveni strateški izazov usmjeren na dizajn AI-a, a ne na kontrolu jedinica.\n
\n\n\nKao glavna igra objavljena 2005. godine, ovaj naslov trenutno ne sadrži dodatni preuzimivi sadržaj (DLC) niti službena proširenja.\n
","tokens":{"input":2338,"output":757,"total":3095}}No screenshots available for this game.