Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Super Mario A-Star Agent Reloaded

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A10511903" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:10511903 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/ictai66417.2025.00190" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ictai66417.2025.00190</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ictai66417.2025.00190" target="_blank" >10.1109/ictai66417.2025.00190</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Super Mario A-Star Agent Reloaded

  • Popis výsledku v původním jazyce

    For over a decade, the iconic Super Mario Bros. game has been used as a benchmark for research in artificial intelligence (AI) and procedural content generation (PCG). Every PCG technique relies on some sort of level validation to ensure that the generated levels are playable. For this, an artificial agent is used to substitute for a human player. The quality of such an agent directly influences the quality of the work built upon it, as it limits the complexity of levels that can be validated, and its performance affects the size of the generative space that can be explored. In this paper, we present a new Super Mario Bros. agent, which first finds a coarse path over the grid-based abstraction of a game level, and then uses the information to guide an A* search through the simulated states of the game. The proposed agent is the first agent that is able to solve all levels with standard Super Mario Bros. features, while also being the most performant (10x fewer node evaluations needed and 8x faster on the most complex level pack), thus it constitutes a new state-of-the-art for the game and should be used as the new level validation standard. Furthermore, we empirically show that the grid-based search alone can be used for the level validation task with almost the same accuracy as the agent while being faster by two orders of magnitude.

  • Název v anglickém jazyce

    Super Mario A-Star Agent Reloaded

  • Popis výsledku anglicky

    For over a decade, the iconic Super Mario Bros. game has been used as a benchmark for research in artificial intelligence (AI) and procedural content generation (PCG). Every PCG technique relies on some sort of level validation to ensure that the generated levels are playable. For this, an artificial agent is used to substitute for a human player. The quality of such an agent directly influences the quality of the work built upon it, as it limits the complexity of levels that can be validated, and its performance affects the size of the generative space that can be explored. In this paper, we present a new Super Mario Bros. agent, which first finds a coarse path over the grid-based abstraction of a game level, and then uses the information to guide an A* search through the simulated states of the game. The proposed agent is the first agent that is able to solve all levels with standard Super Mario Bros. features, while also being the most performant (10x fewer node evaluations needed and 8x faster on the most complex level pack), thus it constitutes a new state-of-the-art for the game and should be used as the new level validation standard. Furthermore, we empirically show that the grid-based search alone can be used for the level validation task with almost the same accuracy as the agent while being faster by two orders of magnitude.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings 2025 IEEE 37th International Conference on Tools with Artificial Intelligence ICTAI 2025

  • ISBN

    979-8-3315-4919-0

  • ISSN

    1082-3409

  • e-ISSN

    2375-0197

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1308-1315

  • Název nakladatele

    Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Athens

  • Datum konání akce

    3. 11. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku