ML-Agents のさらなる可能性を示す新しい環境をご紹介します。「DodgeBall」は、チーム対戦型シューティングゲームに似た、エージェントがせん滅戦またはフラッグ戦のルールで競技を行う環境です。

本日、ML-Agents v2.0 の Unity パッケージのリリースを発表します。現在、Unity 2021.2 エディターのリリースに合わせて検証済みの状態に出来るよう、作業を進めております。

毎年夏、AI@Unity ではインターンを迎え、人工知能と機械学習のツールやサービスを使って Unity の開発者に力を与えるという私たちのミッションを遂行するための、インパクトのある技術の開発に参加してもらっています。今年の夏も例外ではなく、AI@Unity グループは 24 名の素晴らしいインターン生を迎えることができました。この記事では、ML-Agents チームと Game Simulation チームに参加して、研究とエンジニアリングに取り組んだ 7 人のインターン生を紹介します。Yanchao Sun、Scott Jordan、PSankal...

ML-Agents の v0.9 および v0.10 では、トレーニング時間の短縮を目的として、一連の機能（機能名は Asynchronous Environments（非同期環境）、Generative Adversarial Imitation Learning（敵対的模倣学習：GAIL）、および Soft Actor-Critic（SAC））を取り入れました。弊社のパートナーの JamCity によって ML-Agents の v0.8 で取り入れた並列 Unity インスタンス機能を以前の記事でご紹介しましたが、この機能を使うことでバブルシュータ...

本日、Unity ML-Agents Toolkit の更新がリリースされ、単一のマシンで複数の Unity シミュレーションを実行することで迅速なトレーニングを行うことが可能となりました。このアップグレードによって、キャラクター挙動の作成における深層強化学習アルゴリズムのトレーニングを大幅にスピードアップすることが可能となります。 本記事では、JamCity とのパートナーシップによる、同社のバブルシューターゲーム『Snoopy Pop』 の高度なステージをエージェントにプレイさせるためにトレーニングを行う取り組みの概要をご紹介します。Unity M...