Questo progetto è una reimplementazione di Flappy Bird in Python in cui il gioco viene imparato automaticamente da una rete neurale tramite l’algoritmo NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies).
Utilizzando il plugin NEAT-Python, l’agente evolve nel tempo senza dati pre-etichettati: parte da comportamenti casuali e, generazione dopo generazione, impara a superare gli ostacoli ottimizzando la propria rete neurale in base alle prestazioni ottenute nel gioco.
🚀 Caratteristiche principali
Implementazione completa di Flappy Bird in Python
Addestramento dell’agente tramite apprendimento evolutivo (NEAT)
Evoluzione automatica di pesi e struttura della rete neurale
Visualizzazione in tempo reale del processo di apprendimento
Codice modulare e facilmente estendibile
🎯 Obiettivo
Dimostrare come una rete neurale possa imparare a giocare autonomamente senza regole esplicite, sfruttando solo feedback e selezione naturale.
🛠 Tecnologie utilizzate
Python
NEAT-Python
Pygame (o altra libreria grafica, se usata)
Perfetto come progetto didattico per comprendere reti neurali, algoritmi genetici e intelligenza artificiale applicata ai videogiochi.