Nero (Computerspiel)
Nero (für „Neuro Evolving Robotic Operatives“) ist ein 2003 von der Universität Austin (Texas) entwickeltes Computerspiel, das aktuelle Forschung im Gebiet des maschinellen Lernens durch einen sogenannten neuro-evolutionären Algorithmus verwirklicht. Das ursprüngliche Projekt wurde unter anderem auch von der National Science Foundation unterstützt.
Der Algorithmus „NEAT“ (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), der von Ken Stanley entwickelt worden ist, wurde unter der freien GNU General Public License veröffentlicht. Das Computerspiel Nero war die erste Anwendung dieses erweiterten Algorithmus'.
Im Spiel trainiert man Roboter, die für ihr Handeln vom Spieler entweder eine positive oder eine negative Bewertung bekommen. Gut bewertete virtuelle Genkonfigurationen haben eine höhere Chance, bei der simulierten Evolution mit einem anderen Gen verschmolzen zu werden.
Die aktuelle Version 2.0 verwendet die Game-Engine Torque von GarageGames. Die Simulation wird in einer 3D-Landschaftsumgebung dargestellt, in deren in einer zweiten Stufe Kämpfe der Roboter kontrolliert werden können.