Agentes de aprendizagem de máquina do Unity

Treine e incorpore agentes responsivos e inteligentes ao aproveitar a tecnologia de ponta de aprendizagem profunda.

jogadores virtuais inteligentes e responsivos

Crie uma experiência de jogo inteligente

Criar jogadores virtuais inteligentes e responsivos e personagens não jogáveis de jogos é difícil. Especialmente quando o jogo é complexo. Para criar comportamentos inteligentes, os desenvolvedores tiveram que recorrer à escrita de toneladas de códigos ou usar ferramentas altamente especializadas.

Com os agentes de aprendizagem de máquina (ML-Agents) do Unity, você não fica mais “codificando” comportamentos emergentes, mas ensinando agentes inteligentes a “aprender” através de uma combinação de aprendizagem profunda por reforço e aprendizagem por imitação. O uso do ML-Agents permite que os desenvolvedores criem uma jogabilidade mais envolvente e uma experiência de jogo aprimorada.

Ambientes de AI complexos

Crie ambientes de IA realistas e complexos para treinar modelos

O avanço da pesquisa em inteligência artificial (IA) depende da descoberta de problemas difíceis nos ambientes existentes com o uso de padrões atuais para o treinamento de modelos de IA. Entretanto, à medida que esses desafios são “vencidos,” a necessidade ambientes novos surge. Porém, criar tais ambientes quase sempre exige tempo e requer domínio de conhecimento especializado. 

Usando o Unity e o kit de ferramentas ML-Agents, você pode criar ambientes de AI que são fisicamente, visualmente e cognitivamente ricos. Você pode usá-los para parâmetro comparativo e para pesquisar novos algoritmos e métodos.

 

Como o ML-Agents do Unity funciona

Integre ML Agents
Integrar

Integre o pacote ML-Agents do Unity.

Treinar agentes
Treinar

Conecte seu projeto do Unity integrado e comece a treinar os agentes para que eles aprendam o comportamento certo. 

Puppo The Corgi
Incorporar

Quando o treinamento estiver concluído, incorpore o modelo do agente treinado de volta ao seu projeto do Unity.

Milhões de monstros gerados de maneira procedural e com aparência natural

Em Source of Madness, um jogo de ação roguelike criado por Carry Castle, você atravessa um mundo em constante mudança enfrentando novos monstros que são gerados de maneira procedural a cada passagem; esses monstros são trazidos à vida por uma avançada AI de aprendizagem de máquina.

Criar os monstros inimigos envolveu diversos desafios para a equipe pequena:

  • A física que controla os monstros não é comum
  • Há milhões de variações de monstros
  • Os monstros precisavam ter uma aparência natural
Arte de jogo de Source of Madness

Usando o kit de ferramentas ML-Agents, e, especificamente, aprendizagem profunda por reforço, a equipe treinou e criou um modelo de rede neural que produziu o comportamento certo. Em seguida, usando o engine de inferência do Unity, eles incorporaram o modelo ao jogo.

Logotipos de Unity e Jamcity

Tempo de treinamento mais rápido com JamCity Snoopy Pop

Estabelecemos uma parceria com a JamCity para treinar um agente para o atirador de bolhas Snoopy Pop. Um dos desafios no treinamento de um agente para jogar Snoopy Pop é o grande volume de dados de jogabilidade usados para aprender estratégias e comportamentos eficazes. Além disso, a maioria dos jogos em desenvolvimento está evoluindo constantemente, então o tempo de treinamento precisa ser razoavelmente rápido. Introduzimos vários recursos no ML-Agents, como ambientes assíncronos, GAIL (aprendizagem de imitação adversária generativa, em inglês Generative Adversarial Imitation Learning) e o algoritmo Soft Actor-Critic para resolver esses problemas.

Principais benefícios

Código aberto

O kit de ferramentas ML-Agents do Unity é um produto de código aberto com uma licença Apache 2.0. Isso faz com que seja possível modificar e implementar ML-Agents de acordo com suas necessidades.

Não é necessária experiência em AI/ML

O kit de ferramentas tem tudo que você precisa para começar, incluindo algoritmos de ponta prontos para usar, documentação consistente e projetos de exemplo. Você também obtém o suporte de uma comunidade prestativa de desenvolvedores de jogos.

Configuração fácil com codificação mínima

É rápido e fácil configurar seu jogo como um ambiente de treinamento de AI. Você pode criar personagens inteligentes sem muita codificação.

Vários ambientes de iniciação

Se seu projeto for um jogo 2D, um sistema de controle contínuo ou um grande espaço para jogos, diversos ambientes de iniciação estão disponíveis para ajudar você a começar.

Suporte de inferência entre plataformas

Usando o engine de inferência do Unity (Barracuda), você pode implantar seus modelos de ML-Agents em qualquer plataforma (PC, dispositivo móvel ou console) que seja compatível com o Unity.

Treinamento extensível de agentes

Acesso a C#, protocolo de comunicação e uma API Python de nível baixo que oferece a você a flexibilidade para experimentar diferentes algoritmos e métodos para treinar agentes enriquecem seus IA avançados e seus casos de uso de pesquisa.

DOTS ML Agents

DOTS e ML-Agents

Uma versão do ML-Agents criado para DOTS foi prototipado, e esse protótipo foi integrado a cenas de amostra e demonstrações do Unity, como MegaCity e TinyRacing. Os agentes foram treinados em ambientes complexos e grandes em apenas algumas horas em um laptop padrão. 

Se seu jogo ou projeto do Unity estiver sendo criado com o uso de DOTS e você estiver interessado em ML-Agents, envie-nos um e-mail. Estamos procurando usuários de visualização interessados em trabalhar conosco para melhorar o ML-Agents para DOTS.

Escale seu treinamento

Precisa escalar seu treinamento?

Uma oferta de ML-Agents na nuvem estará disponível posteriormente neste ano, o que permitirá que os usuários treinem em uma infraestrutura de nuvem escalável. Com esta oferta na nuvem, você poderá enviar muitas sessões de treinamento simultâneas ou escalar facilmente uma sessão de treinamento entre várias máquinas para obter resultados mais rápidos. 

Se você estiver usando ML-Agents no momento e precisar de ajuda para escalar e gerenciar experimentos, registre-se para uma acesso de visualização.

 

ML-Agents Hummingbird Course

ML-Agents Hummingbird Course

Saiba como implementar ML-Agents

Estabelecemos uma parceria com o Immersive Limit para criar um curso on-line que ensina como implementar ML-Agents via exercícios, demonstrações de código e discussões úteis.

Aproveite a comunidade

Faça perguntas, encontre respostas e conecte-se a outros pesquisadores e especialistas em ML-Agents, incluindo o pessoal da Unity.

Problemas de suporte

Problemas de suporte de arquivo em nossa página do github

Você tem um cenário complexo ou elaborado?

Entre em contato - ml-agents@unity3d.com

Treine e incorpore agentes inteligentes

Use o ML-Agents do Unity e a tecnologia de aprendizagem profunda de alto nível para criar ambientes de AI complexos e uma experiência de jogo inteligente.

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