Resumen: Los juegos se han utilizado durante mucho tiempo como puntos de referencia y entornos de prueba para la investigación en inteligencia artificial. Un paso clave para apoyar esta investigación fue el desarrollo de lenguajes de descripción del juego: marcos que compilan el código específico del dominio en entornos de juego jugables y simulables, lo que permite a los investigadores generalizar sus algoritmos y enfoques en múltiples juegos sin tener que implementar manualmente cada uno. Más recientemente, el progreso en el aprendizaje de refuerzo (RL) ha sido impulsado en gran medida por los avances en la aceleración de hardware. Bibliotecas como Jax permiten a los profesionales aprovechar al máximo el hardware informático de vanguardia, a menudo acelerando el entrenamiento y las pruebas por órdenes de magnitud. Aquí, presentamos una síntesis de estos hilos de investigación: un lenguaje específico de dominio para los juegos de mesa que se compila automáticamente en el código acelerado de hardware. Nuestro marco, Ludax, combina la generalidad de los lenguajes de descripción del juego con la velocidad del hardware de procesamiento paralelo moderno y está diseñado para encajar perfectamente en las tuberías de aprendizaje profundo existentes. Imaginamos a Ludax como una herramienta para ayudar a acelerar la investigación de juegos en general, desde RL hasta la ciencia cognitiva, al permitir una simulación rápida y proporcionar un esquema de representación flexible. Presentamos un desglose detallado del lenguaje de descripción de Ludax y las notas técnicas sobre el proceso de compilación, junto con la evaluación comparativa de velocidad y una demostración de los agentes de capacitación RL. El marco Ludax, junto con las implementaciones de los juegos de mesa existentes, es de código abierto y está disponible gratuitamente.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 30 de junio de 2025.
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