Den senaste tidens framsteg inom Deep Enhancement Learning och Robotics har drivits av närvaron av alltmer realistiska och komplexa simuleringsmiljöer. Många av de befintliga plattformarna ger dock antingen orealistiska bilder, felaktig fysik, låg uppgifts komplexitet, eller en begränsad kapacitet för interaktion mellan artificiella medel. Dessutom saknar många plattformar förmågan att flexibelt konfigurera simuleringen, vilket gör simuleringsmiljön till en svart låda ur inlärningssystemets perspektiv. Här beskriver vi en ny verktygslåda med öppen källkod för att skapa och interagera med simuleringsmiljöer med hjälp av Unity-plattformen: Unity ML-Agents Toolkit 1. Genom att dra nytta av Unity som simuleringsplattform möjliggör verktygslådan utvecklingen av inlärningsmiljöer som är rika på sensorisk och fysisk komplexitet, ger övertygande kognitiva utmaningar och stöder dynamisk multiagentisk interaktion. Vi beskriver plattformens design, kommunikationsprotokoll, exempelmiljöer och olika utbildningsscenarier som möjliggörs via verktygslådan.
Enhet ML-Agents Toolkit REF är en öppen källkod ram för maskininlärning med hjälp av Unity-plattformen.
Unity: A General Platform for Intelligent Agents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}