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GitHubRIDE 5 Auto-Driver AI EN PROGRESO
Sistema de conducción autónoma con IA para el simulador RIDE 5
Conducción Autónoma con Machine Learning
Este proyecto en desarrollo implementa un sistema de IA para conducción autónoma en el simulador de motocicletas RIDE 5. Utilizando múltiples aproximaciones de Machine Learning, el sistema aprende a navegar circuitos de carreras de forma autónoma, optimizando trayectorias, velocidades y maniobras.
El desarrollo explora diferentes enfoques incluyendo Reinforcement Learning (PPO, SAC), Imitation Learning mediante registros de conducción experta, y Computer Vision para detección de límites de pista y otros vehículos. El objetivo es lograr tiempos competitivos de vuelta de forma completamente autónoma.
Reinforcement Learning
Implementación de algoritmos PPO (Proximal Policy Optimization) y SAC (Soft Actor-Critic) para entrenamiento mediante prueba y error en el entorno del juego.
Imitation Learning
Recolección de datos de conducción experta y entrenamiento supervisado para que la IA aprenda patrones de conducción efectivos de pilotos humanos.
Computer Vision
Procesamiento de frames del juego para detectar límites de pista, curvas, obstáculos y otros vehículos usando redes neuronales convolucionales.
Game Integration
Integración directa con RIDE 5 mediante técnicas de memory reading y input injection para control en tiempo real de la motocicleta.
Trajectory Optimization
Optimización de trayectorias de carrera usando algoritmos de path planning y análisis de racing lines óptimas para minimizar tiempos de vuelta.
Real-time Inference
Sistema optimizado para inferencia en tiempo real (60+ FPS) permitiendo decisiones instantáneas durante la conducción de alta velocidad.
¿Hablamos?
Abierto a roles de AI Engineer, liderazgo de Data & IA y consultoría. La vía más rápida es LinkedIn.