EnsembleAI 2025

Tue, 18 Mar 2025 16:00:00 +0000

W dniach 14-16.03.25 razem z zespołem mieliśmy okazję wziąć udział w hackathonie w Krakowie. Uczestniczyliśmy już w poprzedniej edycji, więc jeśli chcecie dowiedzieć się więcej o tym wydarzeniu, serdecznie zapraszam do lektury wpisu Macieja.
W skrócie – było to nasze pierwsze starcie z tworzeniem sieci neuronowych. Co więcej, uczyliśmy się wszystkiego na bieżąco, więc wyzwanie było naprawdę spore. Mimo wszystko udało nam się zająć 12 miejsce, co było dla nas duużym osiągnięciem! W tym roku poszło nam jeszcze lepiej – udało nam się wywalczyć 3 miejsce!

PROLOG - przeddzień walk

Założenie na ten hackathon mieliśmy proste: wiemy już więcej o AI i jeśli przyjdzie nam zmierzyć się z pisaniem sieci neuronowej, to jesteśmy na pewno lepiej przygotowani niż poprzednim razem.
Wspólnie z Jakubem Binkowskim mieliśmy również okazję przejść przedmiot Sieci neuronowe, co dało nam znacznie szerszy pogląd na przetwarzanie obrazów, techniki regularyzacji i sposoby zapobiegania przeuczenia modeli.
W piątek postanowiliśmy też zapoznać się z materiałami przesłanymi przez organizatorów. Mimo że nie był to dla nas łatwy materiał, udało nam się przebrnąć przez kilka z nich i wyciągnąć coś wartościowego. Jak okazało się później, mogliśmy się po prostu porządnie zrelaksować…

Początek - intuicja ponad wszystko

A więc lądujemy w sali na wystąpieniach otwierających i dostajemy kilka kluczowych informacji.

Po pierwsze, dzięki współpracy organizatorów z Cyfronetem, każdy zespół miał do dyspozycji naprawdę potężne maszyny – i tutaj poczułem, że to solidnie przyspieszy naukę naszych modeli. Liczby i moc obliczeniowa zrobiły ogromne wrażenie, więc kolejny raz mogę zbić piątkę z organizatorami za świetny pomysł.
Następnie dowiedzieliśmy się, jakie będą zadania, i tutaj spotkało nas lekkie zaskoczenie. Okazało się, że każdy zespół musi wybrać jedną z dwóch ścieżek:

Pierwsza – składała się z czterech podzadań dotyczących uczenia adwersarzowego, kradzieży modeli i kilku innych tematów związanych z szeroko pojętym uczeniem maszynowym.
Druga – zadanie polegało na nauce bota do gry stworzonej przez organizatorów. Boty miały grać między sobą, a zasady rankingu były proste:
- za remis drużyna dostaje 0.5 pkt,
- za wygraną 1 pkt,
- za przegraną – wiadomo… smutne i okrągłe 0 pkt.

Wow, nie wiedzieliśmy, że tak szybko dopadnie nas widmo decyzji, ale na szczęście mieliśmy na nią ponad 8 godzin, więc był czas na testy i ocenę, w którym zadaniu będziemy czuć się najlepiej. Po wykładach chwilę się rozluźniliśmy, podeszliśmy do kilku stanowisk – między innymi do JetBrainsów. Razem z Szymonem jesteśmy fanami ich IDE, więc była to naprawdę fajna gratka. Także od dzisiaj oficjalnie staję się ich chodzącą reklamą, ale co tam – naprawdę doceniam jakość ich rozwiązań. 😎

3, 2, 1, start! - wyścig rozpoczęty!

Na początku, przez lekkie niezrozumienie zasad, postanowiliśmy jak najszybciej wypuścić pierwszą wersję bota – byliśmy przekonani, że rating będzie naliczany co godzinę, a finalny ranking będzie sumą poszczególnych pojedynków z trawania całego hackathonu.
Wypuściliśmy więc coś prostego, ale obrazowo nazwanego – ICBM. Rakieta leciała prosto z naszej bazy do bazy przeciwnika. Gdy tylko mieliśmy zasoby, odpalaliśmy kolejną rakietę.
I, ku naszemu zaskoczeniu, takie rozwiązanie dało całkiem niezłe efekty na samym początku – na tyle dobre, że poczuliśmy wiatr w żaglach i postanowiliśmy w pełni skupić się na tym zadaniu.

OctoSpace – zasady gry w pigułce 🚀

W grze celem jest całkowita dominacja. Można wygrać na dwa sposoby – eliminując przeciwnika poprzez przejęcie jego planety lub zdobywając więcej punktów po 1000 turach (w końcowym etapie organizatorzy zwiększyli tury do 2000, bo było za dużo remisów). Plansza o wymiarach 100x100 jest początkowo pokryta mgłą, a eksploracja statkami odkrywa jej kolejne obszary.
Statki pozwalają walczyć i zdobywać planety. Standardowa prędkość ruchu to 1 lub 2 pola na turę, jednak wchodząc w spowalniającą mgłę, statek porusza się trzykrotnie wolniej, a zderzając się z asteroidą, otrzymuje obrażenia. Statki mogą atakować na dystans do 8 pól, ale po każdym strzale z założenia miało następować 10-tur cooldownu, jednak odkryliśmy, że finalnie to nie było żadnego cooldown-u :D. Leczenie jednostek jest możliwe tylko na własnych planetach, gdzie odzyskują 1 HP na turę.
Aby powiększać flotę, potrzebujemy surowców, które zdobywamy kontrolując planety. Każda planeta składa się z 16 pól zasobów, a ilość pozyskanych surowców zależy od ich rodzaju i liczby kontrolowanych pól. Początkowa planeta ma wszystkie zasoby w równych proporcjach, ale inne planety mogą mieć ich nierównomierny podział.
Zdobywanie planet odbywa się poprzez wpadnięcie statku na planetę. Jeśli planeta jest nieprzejęta, przejmujemy ją natychmiast. W przypadku zajętej planety rozpoczyna się proces przejęcia, który trwa kilka tur. Jeśli planeta była w trakcie przejmowania przez przeciwnika, można zneutralizować jego postępy i odzyskać kontrolę.

Nasz plan

Nie mieliśmy złudzeń – żaden z nas nigdy wcześniej nie tworzył modelu opartego na Reinforcement Learningu. Jedyne, co mieliśmy na ten temat, to zajęcia sprzed tygodnia, na których razem z Jakubem poznaliśmy podstawowe problemy i założenia RL.
Nie porzuciliśmy od razu wizji stworzenia czegoś więcej niż heurystyk, ale od nich chcieliśmy zacząć. Wiedzieliśmy, że i tak będą nam potrzebne – choćby po to, żeby w razie czego móc trenować model przeciwko różnym strategiom.
Jednakże… spoiler alert – dowiedzieliśmy się, że na maszynie testowej nie można korzystać z bardziej wysokopoziomowych narzędzi do RL. Możemy używać tylko czystego PyTorcha (only sad reactions).
I tak oto przybiliśmy gwóźdź do trumny i zamiast walczyć z ograniczeniami, postanowiliśmy przerzucić wszystkie siły na stworzenie najmocniejszej heurystyki, na jaką nas stać.

Od rakiety do floty - nasze pomysły

Na starcie nasza heurystyka zawierała tylko jeden typ statku – ICBM. Jego zadaniem było czyste bombardowanie bazy przeciwnika. Proste, ale skuteczne – nawet bardziej niż skuteczne, bo przez pierwsze 12 godzin hackathonu zajmowaliśmy pierwsze miejsce w tabeliXD. To było dla nas spore zaskoczenie.

ICBMv2 - pierwsze ulepszenie

Kolejnym krokiem była wersja ICBMv2, która miała zaimplementowany pathfinding, czyli lokalne znajdowanie najlepszej ścieżki, omijającej asteroidy i mgły spowalniające. W strategii bombardowania bazy przeciwnika było to kluczowe, bo każde spowolnienie naszej rakiety działało na naszą niekorzyść.

Defender - pierwsza linia obrony

Defender to nasza ostoja i pierwsza pomoc w systemie bezpieczeństwa. Jego zadanie było następujące:

Ustawić się pod odpowiednim kątem i razem z drugim defenderem tworzyć ogień krzyżowy, pokrywający większość ataków na naszą bazę.
W razie kryzysu pełnił funkcję pierwszej pomocy – jeśli baza była atakowana, a nie mieliśmy wystarczających zasobów na nowy statek (stworzenie nowego statku w trakcie przejmowania zatrzymywało przejmowanie), defender leciał na ratunek i odbijał bazę.

Explorer - zwiad i zbieranie zasobów

Wiedzieliśmy, że zmasowany atak bez zasobów szybko się skończy, więc potrzebowaliśmy kogoś, kto nie tylko zdobywa surowce, ale i odkrywa mapę.

Explorer korzystał z pathfindingu, ale… nie udało nam się stworzyć idealnego algorytmu szukania ścieżki, więc zdarzało się, że się blokował. W finalnej wersji, jeśli utknął, zmieniał się w rakietę, dodatkowo zmieniając standardowy wektor ataku naszej strategii (standardowym wektorem była główna przekątna mapy). Btw. Jak widzę nagłą przemianę explorera w rakietę to mam przed oczami ten obraz:

Backdoor - cichy zabójca

Analizując naszą taktykę, zauważyliśmy, że jest wrażliwa na ataki z granic mapy. Idąc tym tropem, doszliśmy do wniosku, że przeciwnicy też mogą nie zabezpieczać się wystarczająco.
Tak powstał Backdoor – cichy zabójca, który po dotarciu za bazę przeciwnika i odczekaniu odpowiedniego czasu niespodziewanie ją atakował.
W finalnym rozrachunku nie okazał się wystarczająco efektywny, by wprowadzić go do naszej strategii, a czas nie pozwalał nam również dokładnie przetestować jego wpływu.
Jednakże jego sposób działania był na tyle komiczny, że muszę to pokazać XD.

Your browser doesn't support HTML5 video. Here is a link to the video instead.

Na nagraniu widać jak zielone backdoory gracza pierwszego skradają się na krańcu mapy, odczekują chwilę, a następnie razem atakują. Na przekątnej natomiast widać różowe statki gracza drugiego, czyli wersje ICBM naszych statków.

Smażenie wrogów - dodatkowy atut rakiet

Do tej pory nasze boty nie wykorzystywały strzelania, ale na końcowym etapie hackathonu je dodaliśmy – i to działało naprawdę dobrze.
Każdy napotkany przeciwnik, póki był w naszym zasięgu, był kolokwialnie mówiąc grillowany 🔥. Jednak w naszej głównej taktyce, gdzie statki nie były statkami, a latającymi rakietami planeta → planeta, ta funkcjonalność niestety spowalniała je, co wpływało negatywnie na ich efektywność.

Pomysły, na które nie starczyło nam czasu

Wariant Szymona - stackowanie rakiet i zmasowany atak

Plan był prosty – gromadzimy rakiety, a potem wysyłamy je w jednym, miażdżącym ataku.
Brzmi jak coś, co naprawdę mogłoby zadziałać, ale… niestety nie starczyło nam czasu, żeby to przetestować :(

Kilka usprawnień w procesie tworzenia Bota

Warto zaznaczyć, że nie samym kodem nasze rozwiązanie żyło.
Ponieważ przesyłany bot musiał zmieścić się w jednym pliku, a nasza struktura zawierała ich wiele, w tym wspólne funkcje dla różnych modułów, stworzyliśmy skrypt, który łączył plik utils.py z naszą wersją agenta (bota).
Każdy agent miał swój własny folder i moduł. Proste, ale jakże skuteczne.
Żeby porównać dwa rozwiązania, wystarczyło w skrypcie podać nazwy folderów, w których znajdowali się nasi agenci i… cyk!. Dwa boty rozpoczynały batalię między sobą – za jednym kliknięciem Entera. Brzmi to bardzo prosto, ale uwierzcie mi, że sam pewnie nabiłem ponad sto odpaleń tego skryptu, a przy takiej liczbie każde dodatkowe kliknięcie ma znaczenie.

CI/CD - automatyzacja wykrywająca błędy

W trakcie hackathonu pojawiał się nie jeden błąd w grze (kodzie źródłowym), a organizatorzy naprawiali je na bieżąco. Wpływało to na kompatybilność naszych botów, więc dodanie automatyzacji pozwoliło nam sprawdzać, czy nasze konfiguracje nadal działają zgodnie z nową wersją gry. Dodatkowo mieliśmy w planach równoległe i automatyczne testowanie nowych botów, ale… po raz kolejny nie starczyło nam na to czasu.

Finał - triumf prostoty

Nasza finalna heurystyka prezentowała się następująco:

🔥 Rdzeń: rakiety ICBM

Jeśli defenderzy są na miejscu i nie wypada tura na tworzenie Explorera, to bombardujemy przeciwnika ICBMv2. Dodatkowo na samym początku gry wypuszczamy dwie wersje rakiety v1 oraz v2.

🚀 Wsparcie: Explorer

Co jakiś czas do gry wchodził Explorer – jego głównym zadaniem było szukanie planet z zasobami.
Jeśli uległ zakleszczeniu, zmieniał się w rakietę ICBMv2, randomizował wektor ataku.

🛡️ Bezpieczny mur: Dwójka Defenderów

Bez większych zmian – jeśli baza jest atakowana i nie możemy jej obronić nowym statkiem, to Defender zmieniał się w medyka.
W innym przypadku prowadził ciągły ogień krzyżowy, smażąc wszystko, co popadnie.

I tak! Taka heurystyka dała nam 3. miejsce! 🏆

Może wydawać się trywialna, ale naprawdę przyniosła efekty. Jak widać, nie rzuciliśmy się na falę szczęścia, tylko w testach i ewaluacjach to podejście okazało się najefektywniejsze.
A jeśli działa, to znaczy, że jest co najmniej dobre.

Gamechanger - wiedza prosto z kodu źródłowego

Warto też zaznaczyć, że przez cały czas trwania hackathonu analizowaliśmy kod źródłowy gry. Dzięki temu poznaliśmy jej działanie od samych podstaw, dowiedzieliśmy się, że czasami zamiast strzelać, lepiej uciekać, a także odkryliśmy wiele innych sprytnych taktyk, które wykorzystaliśmy w naszym finalnym rozwiązaniu.

Epilog

Pisząc ten post, nadal czuję naprawdę dużą satysfakcję, ale przede wszystkim cieszę się z czasu spędzonego z drużyną.
Naprawdę to świetne uczucie – walczyć ramię w ramię z kolejnymi przeciwnościami, mając u boku taką ekipę jak nasza. Co więcej, sam event, mimo drobnych potknięć, był nie tylko ambitny, ale też świetnie przemyślany.

Na wielu hackathonach wybór zwycięzcy opiera się na subiektywnej opinii jury, a tutaj wygrywa matematyka – kto wyżej w rankingu, ten lepszy. I to jest coś, co naprawdę doceniam.
Mam wielką nadzieję, że za rok ponownie uda nam się wziąć udział w kolejnej edycji wydarzenia. Wiem, że następnym razem będziemy jeszcze mocniejsi i wierzę, że znów staniemy w szranki – zarówno ze swoimi słabościami, jak i z wieloma naprawdę utalentowanymi i ambitnymi deweloperami.

Podziękowania

Dzięki ekipo!
Maciej Kaszkowiak, Jakub Binkowski, Maciej Mazur i Szymon Pasieczny – jak już mówiłem, dzięki wam hackathon to nie tylko kodzenie, ale też świetnie spędzony czas z dużą dozą śmiechu, żartów i tryhardu. Czyli mieszanka w idealnych proporcjach.

Dzięki Adamowi Mazurowi – przewodniczącemu koła “Ghost” na Politechnice Poznańskiej. Dzięki jego zaangażowaniu najprawdopodobniej otrzymamy finansowanie od uczelni, a to naprawdę dobre uczucie – mieć świadomość, że nasza uczelnia wspiera nas w tym, co robimy.

Dzięki organizatorom! – bez was nie byłoby tego eventu. Czuć, że wykonaliście kawał dobrej roboty – dużo rzeczy zostało poprawionych względem poprzedniej edycji i wiem, że ta tendencja będzie utrzymana.

Kto wie, może kiedyś hackathon odbędzie się na Politechnice Poznańskiej? 🤔

Dzięki za poświęcony czas na przeczytanie tego wpisu! Na dole wrzucam kilka fotek z wydarzenia, a jak dojdą jakieś nowe, to postaram się je uzupełnić!

AGH on Benedykt Huszcza | Blog