Unity ML-Agents (Machine Learning Agents) ist ein Open-Source-Toolkit von Unity Technologies, das es ermöglicht, künstliche Agenten in realistischen 3D-Umgebungen zu trainieren und zu testen. Aufbauend auf der Unity-Spielengine verbindet es interaktive Simulation mit maschinellem Lernen, sodass KI-Modelle direkt durch Erfahrung in simulierten Welten lernen können.

Das Toolkit richtet sich an ML-Forschende, Robotikentwickler und Game-Designer und unterstützt verschiedene Lernmethoden wie Reinforcement Learning, Imitation Learning, Self-Play und Curriculum Learning.

Zentrale Vorteile:

• Flexible, realistische Simulationen in 3D

• Python-API mit Unterstützung für RL-Algorithmen

• Direkte Nutzung der leistungsstarken Unity-Engine

Was sind die Hauptfunktionen von Unity ML-Agents?

Echtzeit-3D-Simulation mit der Unity-Engine

ML-Agents nutzt die grafische und physikalische Engine von Unity zur Erstellung interaktiver Lernumgebungen.

• Realistische Grafik, Beleuchtung und Animation

• Physiksimulation über Unitys PhysX-Engine

• Unterstützung für Multi-Agenten-Szenarien

Python-API und OpenAI-Gym-Kompatibilität

Das Toolkit enthält eine Python-Schnittstelle, um externe Trainings-Frameworks anzubinden.

• Kompatibel mit PyTorch, TensorFlow und anderen

• Unterstützung für Gym-kompatible Schnittstellen

• Ideal für eigene Trainingspipelines und Experimente

Verschiedene Lernparadigmen

Unity ML-Agents unterstützt mehrere maschinelle Lernmethoden:

• Reinforcement Learning mit PPO (Proximal Policy Optimization)

• Imitation Learning über Verhaltensklonen

• Self-Play für kompetitive Szenarien

• Curriculum Learning mit zunehmender Schwierigkeit

Flexible Gestaltung von Agenten und Umgebungen

In der Unity-Editor-Oberfläche lassen sich Agenten, Sensoren und Belohnungssysteme individuell anpassen.

• Visuelle, vektorbasierte oder Raycast-Beobachtungen

• Anpassbare Belohnungen und Episodenparameter

• Einfache Integration spezifischer Regeln und Logiken

Werkzeuge für Training und Visualisierung

ML-Agents bietet Tools zur Überwachung und Analyse des Trainingsprozesses.

• Unterstützung für TensorBoard zur Leistungsüberwachung

• Kommandozeilen-Tool mlagents-learn für Trainingsdurchläufe

• Export fertiger Modelle zur Nutzung direkt in Unity

Warum Unity ML-Agents?

• Kombiniert realistische 3D-Simulation mit maschinellem Lernen, ideal für physikbasierte KI

• Unterstützt unterschiedliche Lernstrategien, von RL bis Imitation

• Open Source und aktiv weiterentwickelt, mit breiter Community

• Anpassbare Trainingsumgebungen, von einfachen Szenarien bis hin zu komplexen Spielen

• Grafisch anspruchsvoll und plattformübergreifend, ideal für Forschung und Entwicklung