Unity Machine Learning Agents

最先端のディープラーニングテクノロジーを活用して知的エージェントにトレーニングを行い、埋め込みます。

レスポンシブでインテリジェントなバーチャルプレイヤー

インテリジェントなゲーム体験を制作

レスポンシブでインテリジェントなバーチャルプレイヤーやノンプレイアブルゲームキャラクターを制作することは難しい作業です。特にゲームが複雑なときは顕著です。インテリジェントな動作を制作するために、開発者は大量のコードを記述するか、高度に特化したツールの使用に頼る必要がありました。

Unity Machine Learning Agents(ML-Agents)なら、創発的挙動を「コーディング」することなく、代わりに深層強化学習と模倣学習の組み合わせを通じて「学習」するよう、知的エージェントに教育できます。ML-Agents を使用することで、開発者はより魅力的なゲームプレイやより優れたゲーム体験を制作できます。

複雑な AI 環境

モデルにトレーニングを行うリアルで複雑な AI 環境を作成

人工知能(AI)研究の進歩は、AI モデルにトレーニングを行う現行のベンチマークを使用して、既存の環境における困難な問題を解決することに依存します。ただし、それらの課題が「解決」されるにつれて、新しい環境の必要性が出てきます。しかし、そのような環境を制作することにはしばしば時間的制約が厳しく、ドメインに関する特別な知識が要求されます。 

Unity と ML-Agents ツールキットを使用すると、物理的にも、視覚的にも、認知的にも豊富な AI 環境を作成できます。それらをベンチマーキングのほか、新しいアルゴリズムやメソッドの調査にも使用できます。

 

Unity ML-Agents のしくみ

ML Agents の統合
統合

ML-Agents Unity パッケージを統合します。

エージェントの訓練
トレーニング

統合された Unity プロジェクトを接続し、正しい動作を学習するようにエージェントのトレーニングを開始します。 

Puppo The Corgi
埋め込み

トレーニングが完了したら、トレーニング済みのエージェントモデルを Unity プロジェクトに戻して埋め込みます。

見た目が自然な、プロシージャルに生成される多数のモンスター

Carry Castle 制作のアクションローグライクゲーム『Source of Madness』では、動的に変化し続ける世界の中を探索し、各プレイで新しくプロシージャルに生成される、強力な機械学習 AI によって命を吹き込まれたモンスターと戦います。

小規模なチームにとって、敵モンスターの作成には、次のようないくつかの課題が関わってきます。

  • モンスターを制御する物理演算が特殊である
  • モンスターのバリエーションが非常に多い
  • モンスターの見た目は自然にする必要がある
『Source of Madness』ゲームアート

チームは ML-Agents ツールキット(具体的には深層強化学習)を使用してトレーニングを行い、正しい動作を生み出すニューラルネットワークモデルを作成しました。その後、Unity Inference Engine を使用して、そのモデルをゲームに埋め込みました。

Unity と Jamcity のロゴ

JamCity 制作の『Snoopy Pop』のトレーニングをスピードアップ

Unity では JamCity と提携し、バブルシューター『Snoopy Pop』用のエージェントにトレーニングを行いました。エージェントに『Snoopy Pop』をプレイするトレーニングを行ううえでの課題の 1 つは、効果的な動作と戦略を学習するためのゲームプレイデータが大量であることです。さらに、開発中のゲームのほとんどは絶えず進化しているため、トレーニングのスピードは十分に高速である必要があります。Unity ではこれらの問題を解決するために、ML-Agents に非同期環境、敵対的模倣学習(Generative Adversarial Imitation Learning:GAIL)、Soft Actor-Critic などの各種機能を導入しました。

主なメリット

オープンソース

Unity ML-Agents ツールキットは、Apache 2.0 ライセンスに基づくオープンソースです。これにより、ニーズに応じて ML-Agents に変更を加えて実装できます。

AI/ML に関する専門知識は不要

ツールキットには、すぐに使える最新のアルゴリズム、頼もしいドキュメント、サンプルプロジェクトなど、作業を開始するために必要なすべてが揃っています。また、親切なゲーム開発コミュニティのサポートも受けられます。

最小限のコーディングで簡単にセットアップ

AI トレーニング環境としてゲームをセットアップすることは簡単です。インテリジェントなキャラクターの制作に大量のコーディングは不要です。

豊富なスターター環境

プロジェクトが 2D ゲームであっても、連続的な管理システムであっても、大規模なゲームスペースであっても、開始点としていくつかのスターター環境をご利用いただけます。

クロスプラットフォーム推論のサポート

Unity Inference Engine(Barracuda)を使用して、Unity で対応しているあらゆるプラットフォーム(PC、モバイル、コンソール)に ML-Agents モデルをデプロイできます。

拡張可能なエージェントのトレーニング

C#、通信プロトコル、低レベルの Python API へのアクセスにより、エージェントにさまざまなアルゴリズムやメソッドを試してトレーニングを行える柔軟性を備え、高度な AI とリサーチのユースケースを豊富にします。

DOTS ML Agents

DOTS と ML-Agents

DOTS 用に構築されたバージョンの ML-Agents のプロトタイプが作成され、このプロトタイプがサンプルシーンや『MegaCity』、『TinyRacing』などの Unity デモに導入されています。エージェントは複雑かつ大規模な環境内で、標準のノート PC 上でわずか数時間でトレーニングが行われました。 

ゲームまたは Unity プロジェクトが DOTS を使用して構築されており、かつ ML-Agents に関心をお持ちの方は、Unity にお問い合わせください。Unity では DOTS 用の ML-Agents に関心をお持ちの方で、改善にご協力いただけるプレビューユーザーを探しています。

トレーニングのスケールアップ

トレーニングのスケールアップが必要ですか?

ML-Agents のクラウドプランは今年後半にリリースします。これにより、ML-Agents のユーザーがスケーラブルなクラウドインフラストラクチャ上でトレーニングを行うことができます。このクラウドプランにより、多数の同時トレーニングセッションを送信することも、スピードアップのために多数のマシンにトレーニングセッションを簡単にスケールアウトすることもできます。 

現在 ML-Agents を使用しており、実験のスケーリングと管理についてサポートが必要な方は、プレビューアクセスに登録してください。

 

ML-Agents ハチドリコース

ML-Agents Hummingbird Course

ML-Agents を実装する方法を学ぶ

Unity では Immersive Limit と提携し、演習、コードの詳細な説明、有益な議論を通じて、ML-Agents を実装する方法について指導するオンラインコースを制作しました。

コミュニティを活用する

質問をしてその回答を探し、他の Unity ML-Agentsのエキスパートや実験者、Unity のスタッフとつながります。

サポートの問題

サポートの問題を Unity の GitHub ページに提出する

入り組んだ複雑なシナリオを抱えていませんか?

お問い合わせ - ml-agents@unity3d.com

知的エージェントのトレーニングと埋め込み

Unity ML-Agents と最先端のディープラーニングテクノロジーを使用して、複雑な AI 環境とインテリジェントなゲーム体験を制作します。

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