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Maschinelles Lernen

Wir von Unity möchten die transformative Wirkung des maschinellen Lernens sowohl für Forscher als auch für Entwickler maximieren. Unsere Tools zum maschinellen Lernen treiben in Kombination mit der Unity-Plattform Innovationen voran. Um die "Machine Learning"-Community weiter zu stärken, bieten wir ein Forum an, in dem Forscher und Entwickler Informationen austauschen, Projekte teilen und sich gegenseitig unterstützen können, um in diesem Bereich Fortschritte zu erzielen.

Erfahren Sie, was Unity im Bereich des maschinellen Lernens plant.

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Erkennen Sie das wahre Potenzial von KI

Die ML-Agents von Unity bieten einen flexiblen Weg, neue KI-Algorithmen für eine neue Generation der Robotertechnik, Spiele und vieles andere schnell und effizient zu entwickeln und zu testen.

Dr. Danny Lange, VP für KI und maschinelles Lernen bei Unity Technologies, ehemaliger Leiter der Abteilung "Machine Learning" bei Uber und Amazon.

"Unity Machine Learning Agents"-Beta

Unity Machine Learning Agents, die ersten Unity-Produkte zum maschinellen Lernen, trainieren intelligente Agents mit verstärkendem Lernen und evolutionären Methoden über eine einfache Python-API und ermöglichen:

  • Wissenschaftlichen Forschern, komplexes Verhalten durch visuelle Inhalte und realistische Physik zu studieren
  • Industrie- und Unternehmensforschern, groß angelegte, parallel laufende Trainingssysteme für Robotertechnik, autonome Fahrzeuge und andere Industrieanwendungen zu implementieren
  • Spieleentwicklern, Herausforderungen zu überwinden, beispielsweise durch den Einsatz von Agents zur dynamischen Anpassung der Spielschwierigkeit
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Arthur Juliani, Unity Machine Learning Engineer, spricht über den Hintergrund und das Potenzial der Machine Learning Agents.

Gewinner der ML-Agents-Community-Challenge

Über jedem Agent befindet sich ein Schätzwert, der die zukünftige, vom Agent erwartete Belohnung darstellt. Wenn der rechte Agent den Ball verfehlt, sinkt der Schätzwert auf null, da die Erwartung besteht, dass die Episode bald endet und demnach keine zusätzliche Belohnung anfällt.

Die Belohnungsfunktion

Mit den Unity ML-Agents sind verschiedene Trainingsszenarien möglich, je nachdem, wie Agents, Brains und Belohnungen verbunden sind. Mögliche Szenarien sind Single Agent, Simultaneous Single Agent, Cooperative und Competitive Multi-Agent sowie Ecosystem.

Das Tennisbeispiel zeigt eine Belohnungsfunktion in einem konfliktären Selbstspiel. Zwei interagierende Agents mit entgegengesetzten Belohnungsfunktionen sind mit einem einzelnen Brain verbunden. In Spielen für zwei Spieler kann das konfliktäre Selbstspiel einem Agent ermöglichen, immer besser zu werden, während er immer den perfekten Gegner hat: sich selbst.

Aus dem Blog

Gibt es bei Unity Ihren Traumjob?

Unity demokratisiert die Spieleentwicklung mit Tools, die Entwickler bei der Erstellung von Spielen und immersiven Erfahrungen unterstützen, ihre Arbeit produktiver machen und die Vernetzung mit Millionen von Benutzern auf verschiedenen Plattformen ermöglichen. Die Unity-Engine erreicht weltweit fast 3 Milliarden Geräte.

Im Moment suchen wir außergewöhnliche Mitarbeiter zum Aufbau der neuen "Machine Learning"-Plattform für Unity-Entwickler. Sie arbeiten eng mit einem herausragenden Team von Technikern und Wissenschaftlern zusammen und machen Machine Learning und KI für Unity einsatzbereit – und für den Rest der Welt.

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