Aline Hufschmitt
Docteur en informatique (LIASD - Paris8)
Travaux Universitaires & Professionels

Recherche

Thèmes de recherche

Mes recherches portent principalement sur le domaine du General Game Playing (GGP), les algorithmes de recherche et de décision (minimax, alpha-beta, MCTS, ...), et le problème de la décomposition des jeux généraux

Je m'intéresse également aux algorithmes de neuro-évolution (NEAT, CPPN), les algorithmes génétiques et la logique floue.

General Game Playing
Le GGP est un domaine de recherche visant à mettre au point un joueur programmé polyvalent capable, à partir des règles d'un jeu inconnu, d'y joueur avec expertise sans intervention humaine. Le programme joueur doit avoir un minimum de points faibles, être au moins moyen dans la plupart des jeux et si possible fort dans suffisamment de jeux constituant sa spécialité. La mise au point d'un joueur performant ouvre plusieurs axes de recherche :
  • Le développement d'algorithmes de recherche et de décision (alpha-beta, MCTS), permettant de choisir les meilleurs actions dans l'arbre d'un jeu profond et à fort facteur de branchement.
  • Le développement et l'optimisation des techniques d'évaluation des règles logiques (Propnet, circuits logiques, SCSP).
  • Le développement de techniques de parallélisation permettant d'accélérer à la fois la traduction, l'interprétation des règles et la prise de décision.
Les jeux constituent un environnement contrôlable, aux règles simples, aux interactions limitées permettant de tester des méthodes d’IA avant de les appliquer à divers domaines. Ces jeux sont toutefois assez riches et complexes pour apporter leur lot de questions et problèmes scientifiquement pertinents. Les jeux généraux vise tout particulièrement la mise au points de techniques d'Intelligence Générale.
Décomposition des jeux
Les recherches menées durant ma thèse sont focalisées sur un sujet fondamental en GGP : la décomposition d’un jeu en sous­-jeux. Les jeux composés combinant plusieurs jeux (joués l'un après l'autre, en parallèle, etc.) présentent un facteur de branchement trop important pour être résolus avec les algorithmes MCTS seuls. Les différentes compositions possibles représentent autant de problème distinct à traiter. La décomposition des jeux est donc un problème polymorphe qui nécessite du recul sur la modélisation informatique d’une notion aussi générale que celle de jeu.

Research axis

My research focuses mainly on the field of General Game Playing (GGP), the search and decision algorithms (minimax, alpha-beta, MCTS, ...), and the problem of the decomposition of general games

I am also interested in neuro-evolution algorithms (NEAT, CPPN), genetic algorithms and fuzzy logic.

General Game Playing
GGP is a branch of Artificial Intelligence with the aim of achieving versatile programs capable, from the rules of an unknown game, to play with expertise without human intervention. The player program must have a minimum of weak points, be at least average in most games and if possible strong in enough games constituting his specialty. The development of a successful player opens several research tracks:
  • The development of search and decision algorithms (alpha-beta, MCTS), allowing to choose the best actions in the tree of a deep game with a high branching factor.
  • The development and optimization of logical rule evaluation techniques (Propnet, logic circuits, SCSP).
  • The development of parallelization techniques to accelerate both translation, rule interpretation and decision-making.
Games are controllable environments with simple rules and limited interactions to test AI methods before applying them to different domains. However, these games are rich and complex enough to raise an important set of scientifically relevant issues and questions. General games are particularly aimed at developing General Intelligence techniques.
Decomposing games
The researches carried out during my thesis are focused on a fundamental subject in GGP: the decomposition of a game into sub-games. Compound games combining multiple games (played one after the other, in parallel, etc.) have a branching factor that is too large to be solved with MCTS algorithms alone. There are as many distinct problems to deal with as types of compositions. The decomposition of games is therefore a polymorphic problem that requires a deeper understanding and at the same time a detached view on the computer modeling of the general concept of game.

Aline Hufschmitt - Université Paris 8 - UFR MITSIC - Bureau A184 - 2, rue de la Liberté - 93526 Saint-Denis Cedex
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