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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Morais, Gustavo | - |
Autor(es): dc.creator | Loron, Ian | - |
Autor(es): dc.creator | Coletta, Luiz F.S. | - |
Autor(es): dc.creator | Da Silva, Anderson A. | - |
Autor(es): dc.creator | Simoes, Alexandre | - |
Autor(es): dc.creator | Gudwin, Ricardo | - |
Autor(es): dc.creator | Costa, Paula D. Paro | - |
Autor(es): dc.creator | Colombini, Esther | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:50:06Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:50:06Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/SBGAMES56371.2022.9961082 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/246460 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/246460 | - |
Descrição: dc.description | Cognitive architectures (CA) exist in the neighborhood of research in general AI. However, despite the high importance placed on classical AI techniques in developing complex videogame systems and the success the CA field has had in producing intelligent behavior of different kinds, it has gone largely unexplored in the context of videogame development. This paper presents a framework for implementing cognitive agents based on CAs in the Godot game engine. We employ the Cognitive Systems Toolkit (CST) for this purpose, providing opportunities for development in the academic sphere, primarily for creating experiments and visualizers that take advantage of Godot's physics and rendering libraries. In the context of videogame development, it can help expand upon classical AI techniques and enable more complex and interesting systems' implementation. As a concept proof, we show how a reinforcement learning-based agent can successfully learn how to behave in a game designed under this cognitive environment. | - |
Descrição: dc.description | Institute of Computing Unicamp | - |
Descrição: dc.description | Sorocaba Institute of Science and Technology Universidade Estadual Paulista | - |
Descrição: dc.description | School of Electrical and Computer Engineering (FEEC) Unicamp | - |
Descrição: dc.description | Sorocaba Institute of Science and Technology Universidade Estadual Paulista | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment, SBGAMES | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial Intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cognitive Architectures | - |
Palavras-chave: dc.subject | Godot | - |
Palavras-chave: dc.subject | Reinforcement learning | - |
Título: dc.title | CST-Godot: Bridging the Gap between Game Engines and Cognitive Agents | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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