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Aprendizado de máquina

Na Unity, buscamos maximizar o impacto transformador do Aprendizado de Máquina para pesquisadores e desenvolvedores. Nossas ferramentas de Aprendizado de Máquina, combinadas com a plataforma Unity, promovem a inovação. Para fortalecer ainda mais a comunidade de Aprendizado de Máquina, disponibilizamos um fórum onde pesquisadores e desenvolvedores podem trocar informações, compartilhar projetos e apoiar-se mutuamente para avançar no campo.

Descubra o que faz Unity na área de Aprendizado de Máquina.

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Compreenda o verdadeiro potencial da IA

Unity ML-Agents oferece uma maneira flexível de desenvolver e testar novos algoritmos de IA de forma rápida e eficiente em uma nova geração de robótica, jogos e mais.

Dr. Danny Lange, vice-presidente de IA e Aprendizado de Máquinas da Unity Technologies, ex-chefe de Aprendizado de Máquinas em Uber e Amazon.

Unity Machine Learning Agents beta

Unity Machine Learning Agents, a primeira oferta de produtos de aprendizado de máquinas da Unity, forma agentes inteligentes com métodos de aprendizado de reforço e métodos evolutivos através de uma simples API Python, que permite:

  • Aos pesquisadores acadêmicos estudar comportamentos complexos em conteúdo visual e física realista
  • Aos pesquisadores industriais e empresariais implementar regimes de treinamento paralelo em larga escala para robótica, veículos autônomos e outras aplicações industriais
  • Aos desenvolvedores de jogos superar desafios, nomeadamente usando agentes para ajustar dinamicamente o nível de dificuldade do jogo
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Arthur Juliani, Engenheiro de Aprendizado de Máquina Unity, fala sobre a história e o potencial dos agentes de Aprendizado de Máquina.

Vencedores da competição comunitária ML-Agents

Acima de cada agente há uma estimativa de valor, correspondente à futura recompensa esperada pelo agente. Quando o agente certo perde a bola, a estimativa de valor cai para zero, já que espera que o episódio termine em breve, resultando em nenhuma recompensa adicional.

A função das recompensas

Diversos cenários de formação são possíveis com Unity ML-Agents, dependendo de como os agentes, os cérebros e as recompensas são conectados. Estes incluem: Agente Único, Agente Único Simultâneo, Agente Multi-Agente Cooperativo e Competitivo e Ecossistema.

Este exemplo de tênis mostra uma função de recompensas “Adversarial Self-Play”. Dois agentes que interagem com funções de recompensa inversa ligadas a um único cérebro. Nos jogos de dois jogadores, o jogo de um agente pode permitir que este melhore substancialmente as suas competências jogando contra o adversário ideal: ele próprio.

Do blog

O seu trabalho de sonho está na Unity?

Unity democratiza o desenvolvimento de jogos com ferramentas que ajudam os desenvolvedores a criar jogos e experiências imersivas, trabalhar de forma mais produtiva e conectar-se a milhões de usuários em várias plataformas. A engine Unity atinge quase 3 bilhões de dispositivos em todo o mundo.

Atualmente, estamos buscando engenheiros excepcionais para construir a plataforma de Aprendizado de Máquina da próxima geração para desenvolvedores da Unity. Trabalhando em estreita colaboração com uma equipe estelar de engenheiros e cientistas, você colocará o Aprendizado de Máquina e a IA a trabalhar para Unity e para o resto do mundo.

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