데이터 세트가 부족해 컴퓨터 비전 모델의 성능을 완전히 활용하지 못하고 계신가요? Unity Computer Vision Perception 패키지는 사용자의 요구 사항에 딱 맞는 커스텀 데이터세트를 생성하여 컴퓨터 비전 모델의 잠재력을 최대한 이끌어낼 수 있도록 지원합니다. 이제 전 세계 모든 개발자에게 Unity Computer Vision 데이터 세트를 공개합니다. 오늘 포스팅에서 새로운 제품에 대해 더 자세히 알아보세요.
유니티는 QA 팀이 녹화된 플레이백을 사용하여 대규모 온디맨드 테스트를 수행할 수 있도록 지원하는 Automated QA를 구축하고 있으며, 곧 더 많은 유형의 게임 실행 에이전트가 지원될 예정입니다.
로봇 개발 워크플로에서는 주로 시뮬레이션을 통해 테스트와 훈련을 시행합니다. 이번 시리즈에서는 로보틱스 분야에서 Unity를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.
작성자:You-Cyuan Jhang, Adam Palmar, Bowen Li, Saurav Dhakad, Sanjay Kumar Vishwakarma, Jonathan Hogins, Adam Crespi, Chris Kerr, sharmila-chockalingam, Cesar Romero, Alex Thaman, Sujoy Ganguly 인공지능 분야를 크게 발전시킨 지도형 머신러닝(ML)은 수많은 혁신적인 제품을 만들어 냈습니다. 그러나 지도형 머신러닝은 수집에 비용이 많이 드는 크고 복잡한 데이터세트가 필요합니다. 또한 레이블 품질을 보장하고, 훈련 데이터가 프로덕션 데이터를 대표하도록 해야 하는 등 다양한 문제가 있습니다. 이 문제는 대형 합성 데이터세트를 생성하여 해결할 수 있으며 특히 오브젝트 감지 작업에서 효과적입니다. 합성 데이터를 이용하면 머신러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 대규모의 레이블링된 데이터세트를 보다 쉽게...
2018년부터 Cross Compass는 제조 현장의 컨설팅 서비스 파이프라인 일부에 Unity를 통합하여 AI 알고리즘을 안전하게 훈련하고 검증한 다음 배포해 왔습니다. Cross Compass가 어떻게 게임 분야 기술을 사용하여 제조와 같이 고도로 성숙한 업계에서 가치를 창출하게 되었는지 자세히 알아보세요.
Cross Compass는 제조, 로봇 공학, 게임, 의료, 디자인, 마케팅 분야에서 전 세계의 업계 리더에 첨단 솔루션을 제공하는 선도적인 AI 기업입니다. 2015년 도쿄에서 설립된 ...
Unity Simulation을 활용하면 파라미터화된 Unity 빌드의 수천 개 인스턴스를 클라우드에서 원활하고 효율적인 방식으로 일괄 실행할 수 있습니다. Unity Simulation은 Unity 프로젝트를 실행별로 파라미터화할 수 있도록 지원합니다. 또한 엔드 애플리케이션에 필요한 시뮬레이션 출력 데이터를 지정할 수 있으며 여기에는 머신러닝용 훈련 데이터 생성, AI 알고리즘의 테스트 및 검증, 모델링된 시스템의 평가와 최적화 등이 포함됩니다. Unity Simulation을 활용하면 잡 실...
합성 데이터를 이용하면 머신러닝 모델을 훈련하기 위한 레이블링된 데이터를 보다 쉽게 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅은 합성 데이터에 대한 두 번째 파트이며 오브젝트 감지에 대한 구체적인 사례와 함께 합성 데이터 세트 생성과 분석에 사용할 수 있는 툴을 소개합니다.
합성 데이터에 대한 첫 번째 블로그 포스팅에서는 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 다량의 레이블링된 이미지를 수집할 때의 어려움에 대해 살펴보았습니다. 또한 오브젝트 감지 등의 작업에 합성 데이터의 효...
연구원, 엔지니어, 문제 해결 전문가를 비롯해 다양한 분야의 정책 담당자들이 지난 수십 년간 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하고 있으며, 전염병 연구 분야에서도 시뮬레이션이 활용되고 있습니다. Unity Simulation은 클라우드에서 다양한 규모로 실시간 시뮬레이션을 실행할 수 있어 복잡하고 불확실한 대규모 시스템을 전체론적 관점에서 연구할 수 있게 해줍니다. 유니티는 간소화된 데모 프로젝트를 만들어 가상의 마트에서 코로나바이러스 확산을 시뮬레이션하고, 매장의 방침이 바이러스 노출률에 미치는 영향을 ...
영국 최대 규모의 민간 건축 회사 중 한 곳인 Laing O’Rourke는 리프트 팀이 프로젝트에 착수하기 전에 Unity의 실시간 3D 개발 플랫폼을 통해 제작한 몰입형 가상현실(VR) 크레인 시뮬레이터로 교육을 진행합니다.
안전 관리 및 교육은 건축 업계의 최우선 과제입니다. Dodge 데이터 및 분석 보고서에 따르면, 세계적 수준의 안전 프로그램은 근로자들의 참여를 유도하고 지속적으로 안전 교육을 제공해야 합니다. VR은 향후 3년 내로 안전 수준 향상에 크게 기여할 것으로 예상되는 기술 ...
훈련 시간 단축을 위해 ML-Agents의 v0.9 및 v0.10에 비동기 환경, GAIL(Generative Adversarial Imitation Learning, 생성적 적대 모방 학습) 및 SAC(Soft Actor-Critic)를 도입했습니다. 유니티는 이전 포스팅에서 파트너사인 JamCity와 함께 ML-Agents v0.8에 병렬 Unity 인스턴스 기능을 도입하여 버블 슈터 게임 스누피 팝(Snoopy Pop)의 에이전트를 단일 인스턴스보다 7.5 배 빠르...
6개월에 걸친 옵스타클 타워 챌린지(Obstacle Tower Challenge)를 진행하는 동안 마감 직전까지 출품작을 제출해주신 여러분의 열띤 성원 속에서 공모전이 종료되었습니다. 수상자 발표와 함께, 1라운드와 2라운드의 모든 참가자를 비롯하여 최종 수상자인 알렉스 니콜스(Alex Nichols), Compscience.org 팀, 최성빈(Songbin Choi) 님께 감사와 축하의 말씀을 드립니다. 또한 필요에 따라 연구 활동에 자유롭게 활용하실 수 있도록 옵스타클 타워의 오픈 소스를 공개...
유니티는 2월에 옵스타클 타워 챌린지(Obstacle Tower Challenge) 1라운드를 개최했습니다. 1라운드가 종료된 후 집계 결과, 무려 350개 이상의 팀으로부터 2,000개 이상의 출품작이 제출되었습니다. 1라운드에 참여해 주신 모든 참가자 분들께 감사드리며, 2라운드에 진출할 자격을 얻은 분들께 축하의 말씀을 전합니다. 이제 새로 시작되는 옵스타클 타워 2라운드를 공개합니다.
![Announcing: Unity Automated QA [Experimental]](https://blog-api.unity.com/sites/default/files/styles/focal_crop_ratio_16_9/public/2021-04/Automated_QA_blog-header.jpg?h=4ac374e1&itok=iI2G2wWA)
