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在Unity,我们的目标就是通过将机器学习工具与Unity平台结合,带动技术创新,同时为研究人员和开发人员将机器学习的变革性影响最大化。为了进一步强化机器学习社区,我们为研究人员和开发者提供了一个论坛,他们可以在其中交换信息、共享项目以及相互支持以促进该领域技术的发展。

了解Unity在机器学习领域取得的成就。

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了解AI的真正潜力

在新一代机器人技术、游戏行业以及更多领域中,Unity机器学习代理(Unity ML-Agents)为快速、高效地开发和测试新的AI算法提供了一种灵活的方式。

Unity Technologies AI和机器人学习副总裁,前Uber和Amazon机器学习负责人Dr. Danny Lange

Unity机器学习代理(测试版)

Unity机器学习代理(Unity Machine Learning Agents)是Unity推出的第一款机器学习类产品。这款代理通过简单的Python API,使用强化学习和演化法训练智能代理,其主要用途如下:

  • 学术研究人员可将其用于研究视觉内容和现实物理的复杂行为
  • 工业和企业研究人员可将其用于为机器人技术、自动驾驶技术和其他工业应用实施大规模的平行训练制度
  • 游戏开发者可将其用于应对一些挑战性任务,如使用代理动态地调节游戏难度等级
下载机器学习代理
Arthur Juliani, Unity Machine Learning Engineer, talks about the background and potential of Machine Learning agents.

ML-Agents Community Challenge Winners

在每个代理概念之上的是价值估算,就是代理期望的未来奖励额。当右侧的代理没有接到球,价值估算就下降到零,因为它预计到本轮比赛马上就要结束了,导致它没有获得额外奖励。

奖励功能

根据代理、人脑和奖励功能之间的连系,Unity机器学习代理让很多之前不可能实现的训练情景成为可能。这些包括:Single Agent、Simultaneous Single Agent、Cooperative和 Competitive Multi-Agent以及Ecosystem。

这个网球示例显示了Adversarial Self-Play奖励功能。两个相互作用的代理具,都使用逆向奖励功能,并且与同一个大脑相关联。 在双人游戏中,Adversarial Self-Play可以让代理变得越来越熟练,同时始终拥有完美匹配的对手:它自己。

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Unity通过工具使游戏开发变得大众化,这些工具可帮助开发人员创建游戏和身临其境的体验,提高工作效率,并与跨多个平台的数百万用户建立联系。因为Unity引擎辐射到了全球将近30亿台设备。

我们正在寻找最杰出的工程师加入机器学习的开发团队,为Unity开发人员构建下一代机器学习平台。将这一关键性的技术开发大众化,从而改变包括人工智能、汽车、下一代游戏等多个垂直领域的开发。

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