ソリューション

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深層強化学習

対戦型ゲームのコンピュータプレイヤーのような自律型エージェントを、深層強化学習により賢くします。
お手本となるプレイ手順を教える必要はなく、エージェントが様々なプレイ手順を試行錯誤しながら、
良いスコアを得られるような手順を自律的に身につけることができます。

ゲームに不慣れな人間プレイヤーの教育のため、エージェントが身につけた手順を参考にすることもできます。

技術要素

【対象業務】
  • ゲームAI全般、ロボットの動作獲得、制御系の最適化
【システム構成】
  • 学習プログラム:Windows(GPU搭載が望ましい)
  • アプリケーション:iOS/Windows
【開発ツール】
  • 学習プログラム:Python、TensorFlow、ML-Agents、Unity(C#)
  • アプリケーション:Unity(C#)

詳細

(1) 経験の蓄積

ML-Agentsを使用して、ゲームアプリ上でのエージェントの行動やその時のスコアを経験として取得・蓄積します。

(2) エージェントの強化学習

経験を基に、より良いスコアが得られるような行動ができるようエージェントの強化学習を行います。
強化学習アルゴリズムは、DQN(Deep Q-Network)をベースとしています。

(3) 学習済エージェントによるゲームの自動実行

学習済エージェントをゲームアプリに組み込み、ゲームを自動実行します。
その際のプレイ手順はゲーム画面で閲覧することができます。


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