ml-agents: Unityゲームおよびシミュレーション内でインテリジェントなエージェントをトレーニングするためのツールキット

何を解決するか

ゲーム開発者やAI研究者が、Unityゲームやシミュレーションをインテリジェントなエージェントのトレーニング環境として利用できるようにします。これにより、カスタムトレーニング環境を一から構築する必要がなくなり、複雑なNPCの行動、自動ゲームテスト、およびゲームデザインの決定事項の評価が可能になります。

仕組み

このツールキットは、UnityシーンをPyTorchベースの機械学習アルゴリズムに接続するPython APIとUnity SDKを提供します。深層強化学習（PPO, SAC, MA-POCA, self-play）、模倣学習（BC, GAIL）、およびニューロエボリューション（neuroevolution）を含む、さまざまなトレーニング手法をサポートしています。ユーザーはカリキュラム学習シナリオを定義し、環境のランダム化を使用して堅牢なエージェントを作成し、その後、ネイティブなクロスプラットフォームのInference Engineを使用してデプロイできます。

対象者

• ゲーム開発者: インテリジェントなNPCを作成したり、ゲームビルドのテストを自動化したりするため。
• AI研究者: Unityの豊かな3D/2D/VR/AR環境を、新しいAIアルゴリズムを評価するためのプラットフォームとして利用するため。
• ホビーユーザー: 自身のゲームに最先端のAIを簡単に実装するため。

ハイライト

• 多様なトレーニング手法: 強化学習、模倣学習、およびニューロエボリューションをサポート。
• マルチエージェント対応: シングルエージェント、協力的なマルチエージェント、および競争的なマルチエージェントのシナリオのトレーニングが可能。
• 統合の準備完了: 他のAIツールとの互換性のために、GymまたはPettingZoo環境としてラップすることが可能。
• 拡張性: ユーザーがカスタムのトレーニングアルゴリズムやコンポーネントを追加することを可能にする。
• スケーラビリティ: 複数の同時実行されるUnity環境インスタンスにわたるトレーニングをサポート。