モバイルゲームにおけるマルチエージェント機械学習シナリオの実装方法
受講スキル
ゲームAI, 強化学習, ディープラーニングに興味がある方、モバイルゲームでの機械学習の活用に興味のある方。
受講者が得られるであろう知見
マルチエージェントシナリオでUnity ML-Agentsを使用する際の注意点を理解することができます。また、モバイル上で実行する際のパフォーマンス最適化のヒントが得られます。もしくは、強化学習によるゲームAIがそもそもどんなことができるのかを理解することができます。
セッションの内容
Armはモバイルゲームでの機械学習の活用に取り組んでおり、100体以上のキャラクターをゲームAIによりリアルタイムで操作する技術デモを開発しました。本セッションでは、開発した技術デモを題材に、Unity ML-Agentsを利用したこのプロジェクトへの取り組みと、モバイル上のマルチエージェントシナリオにおけるゲームAI実装が抱える課題と制約について解説します。また、それらに対する解決策、訓練中や推論実行時の対応方法についても具体的に説明します。
強化学習を用いたゲームAIの実装を計画している開発者の方々へアドバイスを提供するとともに、ゲームAIの可能性を深く理解したいと考えている方々にも最適です。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
これまでモバイルゲームにおける深層強化学習に取り組むと共に、Armデバイスの幅広いテクノロジーの専門知識を活かしてこれまで機械学習やコンピュータビジョンのユースケースを様々な市場で実証。以前はソニーやキヤノンにて、コンピュータビジョン、機械学習、ハードウェア/ソフトウェア設計、システム開発など多様な分野に携わる。新しい技術をターゲットの製品/アプリケーションに最適化して実装することに従事
《講演者からのメッセージ》
ウサギAIキャラクターがチーム一丸となって相手のタマゴを割るというモバイル用のゲームデモを開発しました。 どのようにこのウサギゲームAIを開発したかを説明します。楽しんでいただけると嬉しいです。