Unity Machine-Learning-Agents

Trainieren Sie intelligente Agents mithilfe neuester Deep-Learning-Technologie, und integrieren Sie sie.

Reagierende und intelligente virtuelle Spieler

Schaffen Sie eine intelligente Spielerfahrung

Es ist nicht einfach, reagierende und intelligente virtuelle Spieler und nicht spielbare Spielecharaktere zu erschaffen. Das gilt besonders dann, wenn das Spiel komplex ist. Um intelligentes Verhalten zu entwickeln, müssen Entwickler große Mengen an Code schreiben oder hochspezialisierte Tools einsetzen.

Mit Unity Machine-Learning-Agents (ML-Agents) müssen Sie nicht länger Code schreiben, um emergentes Verhalten zu erzeugen, vielmehr bringen Sie intelligenten Agents durch tiefgreifendes Verstärkungslernen und Imitationslernen Verhalten bei. Die Nutzung von ML-Agents ermöglicht es Entwicklern, überzeugenderes Gameplay und ein verbessertes Spielerlebnis zu entwickeln.

Komplexe KI-Umgebungen

Erstellen Sie realistische und komplexe KI-Umgebungen zum Trainieren von Modellen

Die Fortschritte in der Erforschung künstlicher Intelligenz (KI) hängen davon ab, schwierige Probleme in vorhandenen Umgebungen mit aktuellen Benchmarks für das Trainieren von KI-Modellen zu lösen. Wenn diese Herausforderungen „gelöst” sind, entsteht aber der Bedarf nach neuartigen Umgebungen. Das Schaffen solcher Umgebungen ist allerdings häufig zeitaufwändig und erfordert spezielle Fachkenntnisse. 

Mithilfe von Unity und dem ML-Agents-Toolkit können Sie KI-Umgebungen schaffen, die physisch, visuell und kognitiv reichhaltig sind. Sie können Sie für das Benchmarking genauso wie für das Erforschen neuer Algorithmen und Methoden nutzen.

 

So funktioniert Unity ML-Agents

Integration von ML-Agents
Integrieren

Integrieren Sie das Unity ML-Agents-Paket.

Agenten schulen
Trainieren

Verknüpfen Sie Ihr integriertes Unity-Projekt, und beginnen Sie damit, Agents für das gewünschte Verhalten zu trainieren. 

Puppo The Corgi
Einbetten

Wenn das Training abgeschlossen ist, betten Sie das trainierte Agents-Modell wieder in Ihr Unity-Projekt ein.

Millionen von natürlich wirkenden, prozedural erzeugten Monstern

In Source of Madness, einem actiongeladenen Rouge-lite-Spiel, das vom Studio Carry Castle entwickelt wurde, durchqueren Sie eine sich ständig verändernde Welt und kämpfen bei jedem Durchlauf gegen prozedural neu erstellte Monster, die von einer leistungsstarken KI zum Leben erweckt werden, die Machine Learning nutzt.

Die Schaffung der gegnerischen Monster stellte das kleine Team vor einige Herausforderungen:

  • Die Physik, die die Monster steuert, ist ungewöhnlich
  • .

  • Es gibt Millionen von Monstervarianten.
  • Die Monster mussten natürlich aussehen.
Spielegrafik aus Source of Madness

Mit dem ML-Agents-Toolkit – und insbesondere dem tiefgreifenden Verstärkungslernen – trainierte und erstellte das Team ein Modell für ein neuronales Netz, das das gewünschte Verhalten erzeugte. Mit der Unity Inference Engine konnte das Modell dann in das Spiel eingebettet werden.

Unity- und Jamcity-Logos

Schnellere Trainingsgeschwindigkeit bei Snoopy Pop von JamCity

Wir haben mit JamCity zusammengearbeitet, um einen Agent für das Bubble-Shooter-Spiel „Snoopy Pop” zu trainieren. Eine der Herausforderungen beim Training eines Agents, der Snoopy Pop spielen soll, liegt in den umfangreichen Gameplay-Daten, die für ein effektives Verhalten und geeignete Strategien gelernt werden müssen. Darüber hinaus werden Spiele, die sich noch in der Entwicklung befinden, ständig erweitert, sodass das Training möglichst schnell erfolgen muss. Um diese Probleme zu lösen, haben wir für ML-Agents verschiedene Funktionen wie Asynchronous Environments, Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL), und Soft Actor-Critic entwickelt.

Wesentliche Vorteile

Open Source

Das Unity ML-Agents-Toolkit ist Open Source mit einer Apache 2.0-Lizenz. Dadurch können Sie ML-Agent nach Ihren Wünschen modifizieren und implementieren.

Sie benötigen kein Fachwissen zu ML oder KI.

Das Toolkit umfasst alles, was Sie benötigen, um sofort zu starten, darunter schlüsselfertige Algorithmen der neuesten Generation, eine ausführliche Dokumentation und Beispielprojekte. Sie erhalten außerdem Unterstützung von unserer hilfsbereiten Community von Spieleentwicklern.

Einfaches Setup mit minimalem Code

Sie können Ihr Spiel einfach und schnell als KI-Trainingsumgebung einrichten. Das Erstellen intelligenter Charaktere ist ohne viel Code möglich.

Viele Startumgebungen

Ob es sich bei Ihrem Projekt um ein 2D-Spiel, ein kontinuierliches Steuerungssystem oder eine große Spielwelt handelt: Sie erhalten verschiedene Startumgebungen, mit denen Ihnen der Anfang leichtfällt.

Plattformübergreifende Inference-Unterstützung

Mithilfe der Unity Inference Engine (Barracuda) können Sie Ihre ML-Agents auf jeder Plattform (PC, mobil oder Konsole) bereitstellen, die von Unity unterstützt wird.

Erweiterbares Training von Agents

Zugriff auf C#, Kommunikationsprotokolle und eine Low-Level-Python-API geben Ihnen die Flexibilität, verschiedene Algorithmen auszuprobieren, und Methoden zum Trainieren von Agents erweitern Ihre modernen Anwendungsfälle im Bereich KI und Forschung.

DOTS ML-Agents

DOTS und ML-Agents

Es existiert ein Prototyp von ML-Agents für DOTS, der in einige Beispielszenen und Demos von Unity wie MegaCity und TinyRacing integriert worden ist. Die Agents wurden in komplexen und großen Umgebungen binnen weniger Stunden auf einem Standard-Laptop trainiert. 

Wenn Sie bei der Erstellung Ihres Spiel oder Unity-Projekts auf DOTS zurückgreifen und sich für ML-Agents interessieren, senden Sie uns bitte eine E-Mail. Wir suchen nach interessierten Vorschau-Nutzern, die mit uns daran arbeiten möchten, ML-Agents für DOTS zu verbessern.

Skalieren Sie Ihr Training

Sie möchten Ihr Training skalieren?

Später in diesem Jahr wird ein Cloud-Angebot für ML-Agents verfügbar sein, mit dem Nutzer von ML-Agents in einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur trainieren können. Dieses Angebot für die Cloud wird es Ihnen ermöglichen, gleichzeitig mehrere Trainingssitzungen oder eine Trainingssitzung über mehrere Maschinen hinweg durchzuführen, um auf diese Weise schnellere Ergebnisse zu erzielen. 

Wenn Sie bereits ML-Agents nutzen und Hilfe beim Skalieren und Verwalten von Experimenten benötigen, registrieren Sie sich für einen Vorschau-Zugang.

 

ML-Agents Hummingbird Course

ML-Agents Hummingbird Course

Lernen Sie, ML-Agents zu implementieren

Wir haben in Zusammenarbeit mit Immersive Limit einen Onlinekurs entwickelt, in dem Sie lernen, ML-Agents mithilfe von Übungen, Code-Walkthroughs und hilfreichen Diskussionen zu implementieren.

Profitieren Sie von der Community

Stellen Sie Fragen, finden Sie Antworten zu Unity ML-Agents, und vernetzen Sie sich mit anderen Experten, Experimentatoren und Unity-Mitarbeitern.

Probleme mit der Unterstützung

Probleme mit der Unterstützung von Dateien auf unser GitHub-Seite

Haben Sie ein ausgefeiltes oder komplexes Szenario?

Kontaktieren Sie uns – ml-agents@unity3d.com

Intelligente Agents trainieren und einbetten

Nutzen Sie Unity ML-Agents und Lerntechnologien der neuesten Generation, um komplexe KI-Umgebungen und eine intelligente Spielerfahrung zu erschaffen.

Wir verwenden Cookies, damit wir Ihnen die beste Erfahrung auf unserer Website bieten können. In unseren Cookie-Richtlinien erhalten Sie weitere Informationen.

Verstanden