2021年9月30日
ML-Agents ツールキット は、研究者やゲーム開発者が強化学習（RL）を用いて Unity 環境でエージェントを構築し、訓練することを可能にします。RL は、エージェントがどのようにしてタスクを実行するかより、どのようなタスクを実行する必要があるかのほうをより簡単に指定できる場合に有効です。エージェントは、環境からの観測とタスクの報酬信号を用いて、タスクを完了するための行動を自ら選択することを学習します。この夏、インターン生が行った強化学習と ML-Agents の改善についてご紹介します。
2021年8月6日
Made with Unity: AI シリーズでは、Unity の人工知能関連製品を使って、クリエイターが様々な目的をもって制作した Unity プロジェクトを紹介しています。今回ご紹介する事例は、ML-Agents を使って AI 開発者が機械学習環境を迅速かつ容易に構築し、エージェントがサッカーができるようにトレーニングを行い、最終的にそのエージェントを本物のロボットに移植したというものです。
2021年7月12日
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。
2021年5月5日
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。
2020年12月28日
Unity ML-Agents チームに代わり、皆さんと皆さんの大切な方たちが素敵な休日と新年を迎えられることを願っております。2020 年も終わりに近づいてきた中、2020 年のコミュニティで発表されたプロジェクトから私たちのおすすめをいくつかご紹介し、2020 年 4 月の ML-Agents v1.0 リリース（Release 1）からの進捗についてまとめ、2021 年にお届けする見込みとなっているものの概要をお伝えしたいと思います。
2020年12月11日
Virtual Player（ゲームをプレイするエージェント）を作成して、Game Simulation でテストプレイを大規模に実行することで、テストプレイを容易に自動化できます。iLLOGIKA、Furyion、Ritz Deli の 3 社におけるケーススタディをお読みいただき、各社がどのように Virtual Player を作り、Game Simulation に約 40,000 時間（4.5 年）分の自動化されたテストプレイを 実行させたか、その方法を学びましょう。
プレイヤーが自分だけの体験を作り上げるための自由度が残されているという、ゲ...
2020年11月20日
Eidos Labs では、いくつかのプロジェクトで機械学習を使用しています。Automated Game Testing プロジェクトでは、強化学習（RL）を使用して行動を学習したエージェントでプレイヤーの行動をモデル化することで、大規模な AAA 級ゲームの機能をテストするという問題に取り組んでいます。 このブログ記事では、Eidos Labs のチームが Unity Machine Learning Agents Toolkit（ML-Agents）の中でグリッドセンサーを作成し、機械学習により適した形でゲームを表現し、トレーニング時間を短縮し、最...
2020年11月11日
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...
2020年5月12日
2017 年 9 月 17 日、Unity Machine Learning Agents Toolkit（ML-Agents）の最初のバージョンがリリースされました。ゲーム開発者や AI 研究者が、機械学習分野の最新の成果を利用してインテリジェントなエージェントを訓練して組み込むためのプラットフォームとして Unity を使用できるようにする、というシンプルなミッションでした。最初のバージョンをリリースして以来、コミュニティとツールキットは大きく成長し、プロジェクトは 8400 以上の GitHub スターを獲得しました。そして本日、2 年半以上の開発...
2020年3月6日
Unity Learn プラットフォームに追加された最新の機能を利用すると、強化学習と AI を使ってゲーム開発の課題を解決し、より優れたスマートなゲームを制作する方法を習得できます。
2020年2月28日
ML-Agents ツールキット（v0.14）の最新リリースに、セルフプレイ機能を追加しました。対戦型ゲーム（片方のエージェントの利益がそのまま他方のエージェントの損失になるゼロサムゲーム）の対戦エージェントをトレーニングできる機能です。このブログ記事では、セルフプレイの概要を説明するほか、ML-Agents ツールキットのサッカーのデモ環境を使用して安定的かつ効果的にトレーニングを実施する例を紹介します。
Unity ML-Agents ツールキットのテニスとサッカーのデモ環境では、エージェント同士が対戦します。このタイプの対戦シナリオでのエージェン...
2019年11月11日
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...
