No label defined (Q80119)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 11:17, 14 October 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Changed label, description and/or aliases in 1 language: remove_english_label)
Jump to navigation Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language Label Description Also known as
English
No label defined
Project in Poland financed by DG Regio

    Statements

    0 references
    2,933,138.4 zloty
    0 references
    703,953.22 Euro
    13 January 2020
    0 references
    3,842,322.75 zloty
    0 references
    922,157.46 Euro
    13 January 2020
    0 references
    76.34 percent
    0 references
    1 March 2018
    0 references
    28 February 2021
    0 references
    DOJI S.A.
    0 references
    0 references

    52°24'2.2"N, 16°55'11.3"E
    0 references
    Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Celem projektu jest zaprojektowanie i wdrożenie silnika sztucznej inteligencji, zapewniającego realistyczną rozgrywkę w ekonomicznych grach strategicznych - MAS4SEG (Multi-Agent System for Strategic Economic Game). Nowość silnika SI w projekcie dotyczy zastosowania systemu MAS (multi-agent system) w celu zapewnienia nowej jakości dyplomacji w grach strategicznych. System będzie działał na kilku poziomach, w tym zarówno agent-agent, jak i human-agent. Przede wszystkim, ponieważ negocjacje są związane z gospodarką i biznesem, silnik SI musi "rozumieć" kwestie ekonomiczne. Jednostka, którą zarządza NPC, np. kraj lub naród została podzielona na 7 funkcjonalnych modułów ekonomicznych, które będą działać jako elementy systemu wieloagentowego, którzy wspólnie dążą do uzyskania najlepszych wyników (także w negocjacjach z kontrahentami). Moduły te będą odpowiedzialne za: 1) dyplomację, 2) inwestycje, 3) kwestie mikroekonomiczne, 4) kwestie makroekonomiczne, 5) politykę społeczną, 6) współzależności przestrzenne, oraz 7) działania wojskowe. Działając wspólnie, system wieloagentowy stworzy zespół, którego przeciwnikiem będą ludzie lub inne NPC. W tych relacjach system wieloagentowy będzie prowadził negocjacje samolubne (self-interested agent-agent relations). System wieloagentowy pozwoli na podzielenie przestrzeni zmiennych na mniejsze podsystemy - funkcjonalne moduły gry. Każdy moduł będzie agentem posiadającym własny silnik SI (działający na podstawie Monte Carlo Tree Search lub /i sztucznych sieci neuronowych i/lub Utility IA i/lub behaviour trees) i będzie współpracował z innymi agentami (innymi modułami) aby osiągnąć wspólną funkcję wartości. (Polish)
    0 references
    Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). The aim of the project is to design and implement an artificial intelligence engine, which ensures realistic gameplay in economic strategy games – MAS4SEG (Multi-Agent System for Strategic Economic Game). The new SI engine in the project concerns the use of MAS (multi-agent system) to ensure a new quality of diplomacy in strategic games. The system will operate on several levels, including both agent-agent and human-agent. First of all, as negotiations are related to the economy and business, the SI engine must “understand” economic issues. The unit managed by the NPC, e.g. a country or a nation, has been divided into 7 functional economic modules that will act as elements of a multi-agent system, which jointly strive to achieve the best results (also in negotiations with counterparties). These modules will be responsible for: 1) diplomacy, 2) investments, 3) microeconomic issues, 4) macroeconomic issues, 5) social policy, 6) spatial interdependence, and 7) military activities. Working together, a multi-agent system will create a team whose opponents will be people or other NPCs. In these relations, the multi-agent system will conduct self-interested agent-agent relations negotiations. The multi-agent system will allow to divide the variable space into smaller subsystems – functional game modules. Each module will be an agent with its own SI engine (based on Monte Carlo Tree Search or/or artificial neural networks and/or Utility IA and/or behaviour trees) and will work with other agents (other modules) to achieve a common value function. (English)
    14 October 2020
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.02.00-00-0188/17
    0 references