Машинное обучение
Мы, разработчики Unity, стремимся максимально усилить эффективность машинного обучения как для исследователей, так и для разработчиков. Наши инструменты машинного обучения в сочетании с платформой Unity многократно расширяют возможность открыть или создать что-то новое. Для того, чтобы сплотить сообщество интересующихся машинным обучением, мы создали форум, где исследователи и разработчики могут обмениваться опытом, проектами и помогать друг другу.
Будьте в курсе новостей машинного обучения Unity.
Загрузить МО-агентыObstacle Tower Environment
Obstacle Tower Environment — это процедурно генерируемое окружение Unity, созданное для исследователей машинного обучения и позволяющее раздвинуть границы возможного для искусственного интеллекта (ИИ). Объединяя игровой процесс в стиле платформера с головоломками и задачами на планирование, это окружение содержит бесконечное количество этажей, которые постоянно становятся сложнее по мере прохождения. Оно нативно поддерживает инструментарий МО-агентов Unity.
Загрузить проект Enter the ChallengeОсознайте истинный потенциал ИИ

МО-агенты Unity обеспечивают гибкость, скорость и эффективность разработки и тестирования новых алгоритмов ИИ для нового поколения роботов, игр и многого другого.
Доктор Дэнни Ланж, вице-президент подразделения ИИ и машинного обучения в Unity Technologies, бывший глава подразделения машинного обучения Uber и Amazon.
Бета-версия Unity Machine Learning Agents
Unity Machine Learning Agents, первый из продуктов Unity в области машинного обучения, обучает агенты с помощью простого API на Python. Используется методика обучения с подкреплением, а также другие эволюционные методы.
- Академические исследователи получают возможность изучать сложное поведение по визуальному контенту и реалистичной физике.
- Исследователи в коммерческой сфере могут реализовать крупномасштабное параллельное обучение для роботов, автономных устройств и других приложений.
- У разработчиков игр появляется инструмент реагирования на изменения, например, путем использования агентов для динамической подстройки уровня сложности в игре.
Победители конкурса сообщества МО-агентов

Функция вознаграждений
Используя МО-агенты Unity, можно реализовать множество сценариев обучения в зависимости от сочетания агентов, а также алгоритмов принятия решений и вознаграждений. В состав комплекта входят одиночный агент, одновременный одиночный агент, кооперативный и конкурентный мультиагент, а также экосистема.
Данный пример игры в теннис показывает функцию вознаграждений за игру с самим собой. Два взаимодействующих агента с обратными функциями вознаграждений подключены к одному и тому же мозгу, постепенно развиваются, при этом играя с идеальным оппонентом: с самим собой.
Из блога
Ваша мечта — работать в Unity?
Unity делает инструменты для игровой разработки доступнее. Мы помогаем разработчикам создавать игры и увлекательные миры, увеличивать свою производительность и общаться с миллионами пользователей на разных платформах. Приложения на Unity используются почти на 3 миллиардах устройств по всему миру.
Мы ищем талантливых инженеров, с которыми мы создадим новое поколение платформы машинного обучения для разработчиков на Unity. Работая со звездной командой инженеров и ученых, вы будете заниматься реализацией ИИ для Unity и для всего мира.
Открытые вакансии по машинному обучению
Узнайте об открытых вакансиях по машинному обучению.
Просмотреть вакансии