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。
Unity ML-Agents ツールキットの成長と進化のためにさまざまな貢献や、フィードバックをくださったコミュニティの皆様に感謝します。 ディープラーニングを使用した新しい種類の振る舞いやアプローチを見せてくれる開発者の創造性に、私たちは常に驚かされています。今年を締めくくるにあたり、2020 年のおすすめプロジェクトをいくつかご紹介したいと思います。もしシェアしたいプロジェクトをお持ちの場合は、私たちのフォーラムでシェアしてください。ソーシャルメディアでプロジェクトをシェアする場合は、ぜひ #mlagents タグをつけてご投稿ください。
バーチャルの世界から現実世界へ、そしてまたバーチャルの世界へ。LittleFrenchKev によるプロジェクトの成果をご覧ください。
もし私たちの車を縦列駐車してくれるエージェントができたら?SamuelArzt によるプロジェクトの成果をご覧ください。
ML-Agents で学習したモデルを実際のロボットに組み込んだ際の様子が分かります。jsalli によるプロジェクトです。
2020 年 4 月にリリースされたRelease 1 では、API の安定性、インストールのしやすさ、検証済みの Unity パッケージのリリースを重視していました。Release 1 以降、既存機能の安定性を向上させるために、段階的な改善とバグ修正を毎月公開することを優先事項としてきました。これらの改善とバグフィックスに関するすべての注意事項とドキュメンテーションは、こちらのページにあるリリースノートに記載されています。
これらの改善とバグ修正に加えて、Unity プロジェクトでインテリジェントなエージェントをトレーニングをサポートするために、いくつかの新機能を公開しました。
私たちは、社内での研究開発の一環として、さまざまな種類のゲームを対象に、新しいアルゴリズムやアプローチを常に実験しています。具体的には、GitHub の Issues やフォーラムでリクエストがあったものです。そのために、実際のゲームで起きる状況でエージェントが実行する必要があるかもしれない特定のタスクに焦点を当てています。例えば、エージェントが異なるステージをプレイするために、ボードを観測の形で表現する方法を説明するために、最近、マッチ 3 ゲームをプレイする環境のプロトタイプを公開しました。私たちは、特定のゲーム状況での ML-Agents の実装を解説することが、開発者が ML-Agents を動作させるためのハードルを克服し、コミュニティ全体に利益をもたらす新しいアルゴリズムやアプローチの開発を加速させるのに役立つと確信しています。
2021 年の前半は、いくつかの具体的なアルゴリズムの改良に重点を置く予定です。
2021 年は、これらのアルゴリズムへの改善を GitHub 上で公開し、協力型シューティングゲームのデモを使って解説を加えていく予定です。これらのアルゴリズムの改善に興味がある方は、GitHub にリクエストを投稿してください。
ML-Agents ツールキットを使用してエージェントをトレーニングするには、環境とトレーニング設定が正しく設定されていることを確認するための実験が必要です。このような実験を通常のラップトップやデスクトップマシンでローカルに完了させようとすると、かなりの時間がかかり、計算コストの面でも高くつく場合があります。この状況を緩和するため、v1.0 のブログ記事で発表したように、ML-Agents トレーニングのためのクラウドサービスに取り組んでいます。このクラウドサービスを利用することで、Unity のクラウドインフラストラクチャー上で実行される複数のトレーニングセッションを並行して開始することができます。これにより、大幅に短い期間で実験を完了させることが可能になります。より具体的に言えば、ML-Agents クラウドには、以下の 3 つのメリットがあるということです。
現在、一部の Unity ML-Agents ユーザー向けにアルファ版のプログラムを用意しています。アルファ版の Unity ML-Agents のクラウドトレーニングのコア機能としては、以下のものが含まれています。
2021 年には、Unity ML-Agents のクラウドトレーニングの開発をさらに加速させ、サービスの改善を図り、最終的にはすべてのユーザーにサービスを提供できるようにしていく予定です。アルファ版プログラムの参加にご興味のある方は、こちらからサインアップしてください。
皆さんから関心のある機能やゲームジャンルを付け加えたいという場合は、GitHub で機能リクエストを投稿してください。
ML-Agents を始めるには、GitHub のホームページをチェックしてください。Unity ML-Agents クラウドトレーニングのアルファ版プログラムへのご参加を検討されている方は、こちらからサインアップしてください。
このリリースで提供されている機能をお使いの方は、ぜひご意見をお聞かせください。ML-Agents に関するフィードバック、一般的な問題、質問については、ML-Agents フォーラムにご連絡いただくか、直接メールでお問い合わせください。バグを見つけられた場合は、ML-Agents の GitHub の Issues ページからご連絡ください。
機械学習とゲームが交差するこのエキサイティングな分野で働きたい方は、現在募集している職種の採用情報をチェックしてみてください。
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