스타2 AI 만들기

영상,강의 참고 : https://pythonprogramming.net/intro-python-sc2-introduction-starcraft-2-ai/

 

 

 

위 강의글을 따라서 AI를 만들어 보았습니다.

전략은 무한 포토 수비.

 

 

설치법은 아래와 같습니다.

 

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

기본적으로 스타크래프트2 설치해놓으셔야 합니다. 

 

Visual Studio 2022로 

https://github.com/BurnySc2/python-sc2.git 를 클론해서 설치해줍니다.

GitHub - BurnySc2/python-sc2: A StarCraft II bot api client library for Python 3

 

 

이후 anaconda 명령창을 띄워주시고 순차적으로 진행해주세요.

 

conda create -n starcraft2 (가상환경 설치) 

conda activate starcraft2 (가상환경 실행)

pip install --upgrade burnysc2 (라이브러리 설치)

pip install poetry (라이브러리 설치)
pip install --upgrade --force-reinstall https://github.com/BurnySc2/python-sc2/archive/develop.zip

 

 

그리고 아래 맵 파일을 받아주시고

 

Maps.zip

6.30MB

 

 

화면과 같이 스타2가 깔린 폴더에 박아줍니다.

 

 

이후 제가 만든 아래 파일을 다운로드 해주시고

 

 

PhotoDefence.py

0.00MB

 

다시 anaconda 명령창으로 돌아와서

python 다운로드 경로\photodefence.py 

를 입력해주세요.

예시) python C:\download\photodefence.py

 

 

제 영상처럼 실행이 되는 모습을 보실 수 있습니다. 

아래는 후기입니다.

 

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

 

컴퓨터 매우 어려움 상대로도 1시간 이상을 버틸 수 있었습니다.

사실상 컴퓨터를 이길수 있는 전략을 만드는 것은 시간만 있으면 언제든지 할 수 있습니다.
문제는 인간 상대시 어떻게 대처하게 할 것인가 입니다.
사람 상대로는 똑같은 전략이 계속 통하지 않고 변수가 상당히 많습니다.
따라서 구글 Deepmind의 alphastar 처럼 강화학습으로 학습을 시켜야 합니다만,
제가 가진 컴퓨터로는 쉽지 않습니다.
위 강의 영상 저자에 따라 지렁이게임을 학습시키는데도 24시간이 넘게 걸렸습니다.

스타2를 학습시키려면 얼마나 많이 걸릴지..
가장 빨리 학습시키려면 alphastar처럼 대량의 replay 파일로 미리 지도학습을 시켜야 합니다.

현재 스타1의 AI인 monster, stardust 등도 전부 그런 식입니다.

미리 인간의 데이터를 기반으로 선학습시킨 후 약간의 추가 훈련으로 다듬는 것입니다.
지금은 이 강화학습에 대해 practical 한 사례들이 너무 적고, 정보들도 많이 오픈되있지가 읺습니다.

널리 상용화되기 위해서는 아직 많은 시간이 필요할 것 같습니다.
구동 환경 만드는 것 자체가 어려운 것으로 봐서 아직 진입장벽이 높은 상태입니다.

 

 

 

https://link.coupang.com/a/b4NneO 

MSI GeForce RTX 3080 VENTUS 3X PLUS 12G OC LHR 그래픽 보드 VD8008 블랙 - 그래픽카드 | 쿠팡

 

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."