Farama-Foundation/Stable-Retro

해결하는 문제

Stable Retro는 클래식 비디오 게임을 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)용 표준화된 환경으로 변환합니다. 연구자와 개발자가 AI 에이전트의 훈련 또는 벤치마킹용으로 레트로 게임을 사용할 수 있도록 하며, 게임과 상호작용할 수 있는 일관된 인터페이스(Gymnasium)를 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 OpenAI의 gym-retro의 유지보수된 포크로, 더 많은 에뮬레이터, 플랫폼, 게임을 확장합니다. 에뮬레이트된 게임을 Gymnasium 인터페이스로 감싸 동작하며, AI 에이전트가 게임 상태(게임 내 변수의 메모리 위치를 통해)를 수신하고 입력을 전송할 수 있도록 합니다. 게임 변수의 메모리 위치, 보상 함수, 에피소드 종료 조건을 정의함으로써 새로운 게임을 추가할 수 있도록 도와주는 통합 도구도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

클래식 비디오 게임을 복잡한 환경으로 활용해 AI 에이전트의 훈련과 테스트를 원하는 강화 학습 연구자, AI 개발자 및 애호가.

주요 특징

• 광범위한 플랫폼 지원: Atari 2600, NES, SNES, N64, Gameboy, Sega Genesis, Sega Saturn, Dreamcast, 아케이드 기기 등 다양한 시스템을 지원합니다.
• 거대한 게임 라이브러리: 플랫포머, 격투, 스포츠, RPG 등 다양한 장르의 1,000개 이상의 게임을 통합 지원합니다.
• Gymnasium 통합: 강화 학습 훈련을 위한 표준화된 인터페이스를 제공하며, Stable Baselines3 같은 현대적인 RL 라이브러리와 호환됩니다.
• 게임 통합 도구: 새로운 ROM과 상태를 환경에 추가하는 것을 지원하는 도구를 포함합니다.