Unity Machine Learning Agents

Обучайте и внедряйте умных агентов, используя современные технологии глубокого обучения.

отзывчивые и интеллектуальные виртуальные игроки

Разрабатывайте интеллектуальные игры

Разработка отзывчивых интеллектуальных виртуальных игровых и неигровых персонажей — тяжелая задача. Особенно если ваша игра сложна. Для разработки интеллектуального поведения разработчикам приходится писать невероятные объемы кода в специализированных инструментах.

Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) позволяет избавиться от необходимости программирования благодаря обучению интеллектуальных агентов с помощью сочетания глубокого обучения с подкреплением и имитационного обучения. ML-Agents дает разработчикам возможность создавать более интересные игры с уникальным игровым процессом.

Сложные среды для ИИ

Создавайте реалистичные и сложные ИИ-окружения для обучения моделей

Ход исследований искусственного интеллекта зависит от решения сложных проблем в существующих средах с использованием текущих моделей оценки обучения моделей ИИ. При этом по мере «решения» таких проблем возникает необходимость в новых средах. Но создание таких сред зачастую требует много времени и специализированных знаний в области доменов. 

Используя Unity и инструментарий ML-Agents, вы можете создавать физически, визуально и когнитивно богатые окружения для ИИ. Вы можете использовать их для оценки и исследования новых алгоритмов и методов.

 

Как работает Unity ML-Agents

Интеграция ML Agents
Интегрируйте

Интегрируйте пакет Unity ML-Agents.

Обучение агентов
Train

Подключите интегрированный проект Unity и приступите к обучению агентов нужным поведенческим алгоритмам. 

Puppo The Corgi
Внедрение

После завершения обучения внедрите обученную модель агента обратно в проект Unity.

Миллионы естественных, процедурно генерируемых монстров

В rogue-like экшене Source of Madness от Carry Castle вы путешествуете по вечно меняющемуся динамическому миру, при каждом прохождении сражаясь с новыми процедурно генерируемыми монстрами, которые создаются мощным ИИ на основе алгоритмов машинного обучения.

Разработка монстров требовала от небольшой студии решения нескольких задач:

  • физика в основе управления монстрами очень необычна;
  • возможны миллионы разновидностей монстров;
  • монстры должны были выглядеть естественно.
Арт игры Source of Madness

Используя инструментарий ML-Agents — и особенно глубокое обучение с подкреплением — команда обучила и создала модель нейросети, обеспечившую нужное поведение. Затем, используя Unity Inference Engine, они внедрили модель в игру.

Логотипы Unity и Jamcity

Ускоренное обучение с JamCity Snoopy Pop

Мы объединили усилия с JamCity, чтобы обучить агента для игры Snoopy Pop. Одной из задач обучения агента Snoopy Pop был сбор огромного массива данных об игровом процессе для обучения эффективным алгоритмам и тактикам. Кроме того, большинство разрабатываемых игр постоянно развивается, поэтому обучение должно было проходить сравнительно быстро. Мы реализовали в ML-Agents различные функции, включая асинхронные окружения (Asynchronous Environments), генеративное имитационное обучение соперника (Generative Adversarial Imitation Learning GAIL) и мягкую модель «субъект-критик» (Soft Actor-Critic).

Ключевые преимущества

Открытый исходный код

Инструментарий Unity ML-Agents имеет открытый исходный код, который лицензируется на условиях Apache 2.0. Это позволяет изменять и внедрять МО-агентов, создавая нужные модели.

Опыт в ИИ/МО не требуется

Инструментарий содержит все необходимое для начала работы, включая готовые современные алгоритмы, подробную документацию и примеры проектов. Кроме того, вы получите поддержку отзывчивого сообщества разработчиков.

Легкая настройка с минимальной необходимостью в программировании

Удобство и скорость настройки игры в качестве окружения для обучения ИИ. Вы можете создавать интеллектуальных персонажей без специализированного программирования.

Множество начальных вариантов окружений

Вам доступно несколько начальных вариантов окружения как для 2D-игр, так и для систем непрерывного управления и крупных игровых пространств.

Поддержка кросс-платформенного внедрения

Используя Unity Inference Engine (Barracuda), вы можете развертывать модели МО-агентов на любой платформе (ПК, мобильные устройства и консоли), которая поддерживается Unity.

Всестороннее обучение объектов

Доступ к C#, протоколу связи и низкоуровневому API Python обеспечивают гибкость в проверке различных алгоритмов и методов обучения агентов для обогащения улучшенного ИИ и изучения вариантов применения.

DOTS ML Agents

DOTS и ML-Agents

Мы разработали прототип ML-Agents для DOTS, и этот прототип был интегрирован в различные примеры сцен и в ряд демонстраций Unity, включая MegaCity и TinyRacing. Агенты обучены в сложных и больших окружениях всего за пару часов на обычном ноутбуке. 

Если ваша игра или проект на Unity разрабатывается на основе DOTS, и вам интересна эта реализация ML-Agents, то напишите нам. Мы ищем заинтересованных пользователей предварительных версий для работы над улучшением ML-Agents для DOTS.

Масштабируйте процесс обучения

Вам нужно расширить масштаб обучения?

Позже в этом году будет запущен облачный сервис ML-Agents, который даст пользователям ML-Agents обучать модели на масштабируемой облачной инфраструктуре. Благодаря этому сервису вы сможете запускать множество одновременных сессий обучения или с легкостью масштабировать сессию на множество машин для ускорения процесса. 

Если вы используете ML-Agents и вам нужна помощь с масштабированием и управлением вашими экспериментами, зарегистрируйтесь на доступ к предварительной версии.

 

Курс колибри в ML-Agents

ML-Agents Hummingbird Course

Учитесь реализации ML-Agents

Мы объединились с Immersive Limit в разработке онлайн-курса по реализации ML-Agents на основе практических заданий, анализа кода и полезных обсуждений.

Станьте участником сообщества

Задавайте вопросы, находите ответы и общайтесь с другими экспертами и исследователями по вопросам Unity ML-Agents, включая сотрудников Unity.

Вопросы поддержки

Вопросы поддержки файлов на нашей странице на GitHub

У вас крупный или сложный сценарий?

Свяжитесь с нами - ml-agents@unity3d.com

Обучайте и внедряйте интеллектуальных агентов

Используйте Unity ML-Agents и современные технологии глубокого обучения для разработки сложных сред для ИИ и создания интеллектуальных игровых персонажей.

Мы используем cookie-файлы, чтобы вам было удобнее работать с нашим веб-сайтом. Подробнее об этом можно узнать на странице, посвященной политике использования cookie-файлов.

Согласен