2021년 7월 12일
유니티가 ML-Agents의 역량을 더욱 자세히 들여다볼 수 있는 새로운 환경을 소개합니다. DodgeBall은 슈팅 게임과 같은 팀 대 팀 대항 환경으로, 에이전트들은 Elimination 또는 Capture the Flag 모드로 시합을 벌입니다.
2021년 5월 5일
이번 블로그 포스팅에서는 기쁜 마음으로 ML-Agents Unity 패키지 v2.0 릴리스를 발표합니다. 이번 릴리스는 현재 2021.2 에디터 릴리스에 포함시키기 위해 검증 작업을 진행하고 있습니다.
2020년 5월 12일
Unity 머신러닝 에이전트 툴킷(ML-Agents)은 2017년 9월 17일에 처음 출시되었습니다. ML-Agents는 Unity를 기반으로 게임 개발자와 AI 연구원이 최신 머신러닝 기술을 이용하여 지능형 에이전트를 훈련하고 임베드할 수 있도록 설계되었습니다. 첫 “Hello World” 출시 이래, 이 프로젝트는 8,400개 이상의 Github 스타(Star)를 받으며 툴킷 사용자 규모와 개발면에서 주목할 만한 성장을 이루었습니다. 2년 6개월 이상의 개발 기간과 15회 이상의 릴리스 업데이...
2019년 3월 1일
유니티는 Unity ML-Agents 툴킷을 대대적으로 개선하여 크로스 플랫폼 추론(inference)을 지원하는 새로운 라이브러리인 Unity 인퍼런스 엔진(Inference Engine)을 활용하도록 업그레이드하였습니다. 이번 업그레이드를 통해 개발자는 Unity가 지원하는 모든 플랫폼에서 Unity ML-Agents 툴킷으로 제작한 신경망 모델을 실행할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 Unity 인퍼런스 엔진을 소개하고, ML-Agents 툴킷의 워크플로가 어떻게 바뀌었는지 설명합니다....
2018년 12월 17일
여러분들이 전달해주신 피드백을 반영하여 Unity ML-Agents 툴킷 v0.6에 새로운 2가지 개선 사항이 추가되었습니다! 브레인을 MonoBehaviors에서 ScriptableObjects로 전환하여 사용성을 높였습니다. 그리고, 전문가의 데모 영상을 녹화하고 이를 오프라인 훈련에 활용할 수 있는 기능을 추가하여 모방 학습을 위한 사용자 워크플로를 개선했습니다.
2018년 10월 2일
게임 제작은 게임 컨셉 및 로직 정의, 에셋 및 애니메이션 제작, NPC 동작 지정, 난이도 및 밸런스 조정, 출시 전 실제 플레이어를 통한 게임 테스트 등 여러 까다로운 작업이 수반되는 창조적 과정입니다. 유니티는 이러한 전체 제작 과정에서 머신러닝을 활용하는 것이 가능하다고 생각합니다. 이 블로그 게시물에서는 앞서 말한 까다로운 과제 중 하나인, NPC의 동작 지정에 관해 집중적으로 살펴보고자 합니다.
전통적으로 NPC의 동작은 스크립팅과 동작 트리(behavior tree)를 사용하여 하드...