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。

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。

 

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。

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。

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

Unity のエコシステムを探索する

Unity の AI および機械学習製品を確認し、それらがさまざまな問題の解決にどのように役立つかご覧ください。

Unity コンピュータービジョン

わずかなコストで、コンピュータービジョントレーニング用の完全にラベル付けされた質の高いデータを入手できます。

ロボティクスのシミュレーション

ロボットを実世界に展開する前に、忠実度の高いリアルなシミュレーションでプロトタイプ作成、テスト、トレーニングを行いましょう。

Unity Simulation

クラウドの力を活用し、何百万ものシミュレーションを実行することで、機械学習用のトレーニングデータの生成や AI のアルゴリズムのテストと検証、モデル化されたシステムの評価と最適化が可能になります。

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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