Agentes de aprendizaje automático de Unity

Entrena e inserta agentes inteligentes mediante una avanzada tecnología de aprendizaje profundo.

jugadores virtuales inteligentes, capaces de responder

Crea una experiencia de juego inteligente

Resulta difícil crear personajes virtuales inteligentes, capaces de dar respuesta, sean jugadores o participantes pasivos en el juego. Especialmente si el juego es complejo. A fin de crear comportamientos inteligentes, los desarrolladores tienen que escribir infinidad de código o usar herramientas altamente especializadas.

Con los agentes de aprendizaje automático de Unity (agentes ML), ya no tienes que "programar" los comportamientos emergentes. En cambio, les enseñarás a los agentes inteligentes a "aprender" mediante una combinación de aprendizaje por imitación y aprendizaje por refuerzo profundos. El uso de agentes ML les permite a los desarrolladores crear un juego más atractivo y una mejor experiencia de juego.

Entornos de AI complejos

Crea entornos de AI realistas y complejos para el entrenamiento de los modelos

El avance de la investigación sobre la inteligencia artificial (AI) depende de resolver los problemas complejos de los entornos existentes empleando las bases de referencia actuales para entrenar a los modelos de AI. No obstante, a medida que se "resuelven" estos desafíos, surge la necesidad de contar con entornos nuevos. Pero crear tales entornos suele tomar mucho tiempo y requiere conocimientos de dominios especializados. 

Utilizando Unity y los agentes ML, puedes crear entornos de AI que son ricos en los aspectos físico, visual y cognitivo. Puedes utilizarlos a modo de referencia y para investigar nuevos métodos y algoritmos.

 

Cómo funcionan los agentes ML de Unity

Integra ML Agents
Integración

Integra el paquete de agentes ML de Unity.

Entrenar agentes
Entrenamiento

Conecta tu proyecto de Unity integrado y comienza a entrenar a los agentes para que aprendan el comportamiento adecuado. 

Puppo The Corgi
Inserción

Una vez finalizado el entrenamiento, vuelve a insertar el modelo de agente entrenado en tu proyecto de Unity.

Millones de monstruos generados de manera procedimental, con un diseño natural

En Source of Madness, un juego de acción, parecido a los juegos de mazmorras (rogue-lite), creado por Carry Castle, debes atravesar un mundo dinámico que cambia constantemente, luchando contra monstruos generados de manera procedimental en cada partida, creados por una poderosa AI de aprendizaje automático.

Crear los monstruos enemigos representó varios desafíos para este pequeño equipo:

  • La física que controla a los monstruos es inusual.
  • Hay millones de variaciones de los monstruos.
  • Los monstruos debían verse naturales.
Arte del juego Source of Madness

Utilizando el kit de herramientas de agentes ML y, específicamente, el aprendizaje por refuerzo profundo, el equipo creó y entrenó un modelo de redes neuronales que produjo el comportamiento adecuado. Luego, empleando el motor de inferencia de Unity, se insertó el modelo en el juego.

Logotipos de Unity y Jamcity

Tiempos de entrenamiento más rápidos con Snoopy Pop de JamCity

Nos asociamos con JamCity para entrenar un agente para su juego disparador de burbujas Snoopy Pop. Uno de los desafíos de entrenar a un agente para jugar Snoopy Pop es el enorme volumen de datos de juego que se necesita para aprender estrategias y comportamientos eficaces. Además, la mayoría de los juegos en desarrollo evolucionan constantemente, por lo que los tiempos de entrenamiento deben ser razonablemente rápidos. Presentamos varias funciones en los agentes ML, tales como Asynchronous Environments (entornos asincrónicos), Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL, aprendizaje por imitación confrontativo generativo) y Soft Actor-Critic para resolver estos problemas.

Principales ventajas

Código abierto

El kit de herramientas de agentes ML de Unity es de código abierto, con licencia de Apache 2.0. Así, podrás modificar e implementar los agentes ML en función de tus necesidades.

No requiere experiencia con AI ni ML

El kit de herramientas incluye todo lo que necesitas para comenzar, incluidos algoritmos avanzados listos para usar, útiles proyectos de ejemplo y una documentación detallada. También obtienes el apoyo de una comunidad de desarrolladores de juegos dispuesta a ayudarte.

Fácil configuración con mínima programación

Es fácil y rápido configurar tu juego para que sea un entorno de entrenamiento AI. Puedes crear personajes inteligentes sin programar mucho.

Gran cantidad de entornos iniciales

Tanto si tu proyecto es un juego 2D como si es un sistema de control continuo o un gran espacio de juego, hay varios entornos iniciales para ayudarte a comenzar.

Compatibilidad de inferencias multiplataforma

Empleando el motor de inferencia de Unity (Barracuda), puedes implementar tus modelos de agentes ML en cualquier plataforma (PC, dispositivo móvil o consola) que sea compatible con Unity.

Entrenamiento extensible de los agentes

Los casos de uso de investigación y AI avanzada se enriquecen con el acceso a C#, un protocolo de comunicación y una API de Python de nivel bajo que te brindan la flexibilidad necesaria para probar diferentes algoritmos y métodos a fin de entrenar a los agentes.

ML Agents de DOTS

DOTS y los agentes ML

Se realizó el prototipo de una versión de los agentes ML para DOTS. Este prototipo se integró en las escenas de muestra y en los demos de Unity tales como MegaCity y TinyRacing. Los agentes se entrenaron en entornos grandes y complejos en solo un par de horas en una laptop estándar. 

Si tu juego o tu proyecto de Unity están creados con DOTS y te interesan los agentes ML, envíanos un correo electrónico. Buscamos usuarios de la vista previa que estén interesados en trabajar con nosotros y nos ayuden a mejorar los agentes ML para DOTS.

Amplía la escala de tu entrenamiento

¿Necesitas ampliar la escala de tu entrenamiento?

Más adelante este año, habrá una oferta de agentes ML para la nube. El objetivo de esta oferta será que los usuarios de agentes ML puedan realizar los entrenamientos en una infraestructura de nube escalable. Con esta oferta de nube, podrás enviar muchas sesiones de entrenamiento concurrentes o podrás ampliar fácilmente la escala de una sesión de entrenamiento utilizando varias máquinas para obtener resultados más rápido. 

Si actualmente usas agentes ML y necesitas ayuda para escalar y administrar los experimentos, inscríbete para obtener acceso de vista previa.

 

Curso del colibrí de ML-Agents

ML-Agents Hummingbird Course

Aprende a implementar agentes ML

Nos asociamos con Immersive Limit para crear un curso en línea que enseña cómo implementar agentes ML mediante ejercicios, instructivos de programación y útiles debates.

Conéctate con la comunidad

Haz preguntas, encuentra respuestas y conéctate con otros expertos y experimentadores de agentes ML de Unity, incluido el propio personal de Unity.

Problemas que requieren asistencia técnica

Informa de problemas que requieren asistencia técnica en nuestra página de GitHub.

¿Tienes un escenario complejo o elaborado?

Escríbenos: ml-agents@unity3d.com

Entrena e inserta agentes inteligentes

Usa los agentes ML de Unity y tecnología de aprendizaje profundo de avanzada para crear entornos de AI complejos y una experiencia de juego inteligente.

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