O Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) é um projeto de código aberto desenvolvido pela Unity Technologies. Ele permite que jogos e simulações sirvam como ambientes para treinar agentes inteligentes.
Desenvolvedores e pesquisadores podem usar esse kit de ferramentas para treinar agentes usando métodos como aprendizado por reforço, aprendizado por imitação e neuroevolução por meio de uma API Python fácil de usar.
Ao utilizar o ML-Agents, os desenvolvedores podem criar e aprimorar Agentes de IA que se adaptam a ambientes complexos e melhoram as interações no jogo.
Unity Machine Learning Agents Toolkit
Quais são os Métodos de Aprendizado no Unity ML-Agents?
O Unity ML-Agents oferece vários métodos de aprendizado para treinar agentes inteligentes em ambientes simulados:
- Aprendizado por Reforço: Os agentes aprendem comportamentos ideais por tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações.
- Aprendizado por Imitação: Os agentes aprendem observando e imitando demonstrações de especialistas, permitindo que repliquem comportamentos desejados.
- Neuroevolução: Esse método envolve a evolução de arquiteturas de redes neurais usando algoritmos evolutivos para desenvolver comportamentos eficazes dos agentes.
Para uma demonstração prática de como treinar seu primeiro agente de IA usando o Unity ML-Agents 1.0, consulte o seguinte tutorial:
Quais são os Principais Recursos do Unity ML-Agents?
O Unity ML-Agents Toolkit oferece um conjunto abrangente de recursos projetados para facilitar o treinamento de agentes inteligentes nos ambientes do Unity. 
Principais recursos incluem:
● Ambientes de Exemplo Extensos: Fornece mais de 17 ambientes pré-construídos do Unity para ajudar os usuários a entender e implementar cenários de treinamento de agentes.
● SDK Flexível do Unity: Permite integração perfeita em cenas personalizadas do Unity, possibilitando a transformação de qualquer projeto Unity em um ambiente de aprendizado.
● Suporte para Vários Cenários de Treinamento: Facilita o treinamento para cenários de agente único, multiagente cooperativo e competitivo, utilizando algoritmos de aprendizado por reforço profundo como Proximal Policy Optimization (PPO), Soft Actor-Critic (SAC), Multi-Agent Proximal Policy Optimization with Centralized Critic (MA-POCA) e autoaprendizagem.
● Capacidades de Aprendizado por Imitação: Permite que os agentes aprendam a partir de demonstrações por meio de algoritmos como Behavioral Cloning (BC) e Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL).
● Suporte ao Aprendizado por Currículo: Possibilita a definição de cenários de aprendizado por currículo para lidar com tarefas complexas, aumentando progressivamente a dificuldade.
● Randomização do Ambiente: Suporta o treinamento de agentes robustos, introduzindo variações no ambiente durante as sessões de treinamento.
● Tomada de Decisão Sob Demanda: Oferece controle flexível dos agentes, permitindo que decisões sejam tomadas conforme necessário, em vez de em intervalos fixos.
● Treinamento Concorrente: Permite o treinamento utilizando várias instâncias simultâneas do ambiente Unity para acelerar o processo de aprendizado.
● Inferência Multiplataforma: Utiliza Unity Sentis para oferecer suporte multiplataforma nativo, garantindo que modelos treinados possam ser executados de forma eficiente em diferentes plataformas.
● Integração com API Python: Fornece uma API Python para controle de ambientes Unity, facilitando o uso de algoritmos de treinamento personalizados e integração com frameworks externos de aprendizado de máquina.
Algoritmos Suportados
O Unity ML-Agents oferece uma variedade de algoritmos para atender a diferentes necessidades de aprendizado:
| Categoria | Algoritmo | Descrição |
| Aprendizado por Reforço Profundo | PPO (Proximal Policy Optimization) | On-policy, estável, de uso geral, adequado para uma ampla gama de tarefas. |
| SAC (Soft Actor-Critic) | Off-policy, eficiente em amostras, ideal para ambientes lentos, equilibra exploração. | |
| Recompensas Intrínsecas | Curiosidade | Incentiva a exploração recompensando estados novos, útil para tarefas com recompensas esparsas. |
| RND (Random Network Distillation) | Recompensa comportamentos imprevisíveis, melhorando a exploração em cenários desafiadores. | |
| Aprendizado por Imitação | Behavioral Cloning (BC) | Imita demonstrações de especialistas, eficaz com dados de treinamento abrangentes. |
| GAIL (Generative Adversarial Imitation Learning) | Utiliza treinamento adversarial para corresponder a demonstrações, podendo ser combinado com recompensas. |
Quais são os Benefícios do Unity ML-Agents?
Aqui estão os principais benefícios de usar o Unity ML-Agents Toolkit:
✔️ Código Aberto e Orientado pela Comunidade: O Unity ML-Agents Toolkit é de código aberto, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores contribuam, compartilhem feedback e melhorem a ferramenta por meio do GitHub.
✔️ Integração com o Unity Engine: O ML-Agents se integra perfeitamente ao Unity, permitindo o uso de ambientes ricos em 2D, 3D e VR/AR para treinar agentes inteligentes.
✔️ Suporte para Múltiplas Técnicas de ML: Permite treinamento usando Aprendizado por Reforço Profundo, Estratégias Evolutivas e outros métodos de aprendizado de máquina por meio de uma API Python simples.
✔️ Cenários de Treinamento Flexíveis: Oferece várias configurações de treinamento com base na forma como os agentes, cérebros e recompensas são configurados, permitindo a criação de ambientes diversos e inovadores.
✔️ SDK Fácil de Usar: O SDK inclui um conjunto de projetos de exemplo e algoritmos básicos, tornando-o acessível tanto para iniciantes quanto para usuários avançados.
✔️ Tomada de Decisão em Tempo Real: Facilita a tomada de decisão em tempo real em ambientes simulados, aprimorando o desenvolvimento de agentes inteligentes para jogos e simulações.
✔️ Treinamento Multiagente: Suporta o treinamento de vários agentes simultaneamente, possibilitando cenários de interação complexos dentro dos ambientes.
✔️ Suporte Multiplataforma: Funciona em várias plataformas suportadas pelo Unity, incluindo PC, dispositivos móveis, AR/VR e muito mais.
✔️ Documentação e Recursos Ricos: Oferece documentação detalhada, projetos de exemplo e tutoriais para ajudar os usuários a começarem rapidamente.
✔️ Estimula a Inovação: A flexibilidade do kit de ferramentas incentiva os desenvolvedores a criar ambientes únicos e envolventes, expandindo os limites da IA em jogos e simulações.
Quais são as Aplicações Práticas do Unity ML-Agents?
O Unity ML-Agents possui uma ampla variedade de aplicações que abrangem jogos, pesquisa e até mesmo indústrias do mundo real, incluindo: 
- NPCs mais Inteligentes em Jogos
O Unity ML-Agents treina personagens não jogáveis (NPCs) para agir de forma mais realista, aprendendo a perseguir ou desviar sem depender de scripts fixos. Por exemplo, um inimigo pode descobrir como se aproximar sorrateiramente de você com base na sua jogabilidade.
- Teste de Jogos e Garantia de Qualidade
Ele permite que agentes joguem um game para encontrar bugs, como ficar preso em paredes, economizando muito tempo dos testadores. Você pode treiná-los para percorrer níveis e detectar problemas que os humanos podem não perceber.
- Feedback de Design de Jogos Antes do Lançamento
Os agentes testam um jogo antes do lançamento, mostrando se os níveis são muito difíceis ou fáceis para os jogadores. Pense neles como jogadores fictícios que fornecem feedback sobre o que é divertido ou problemático.
- Pesquisa em IA e Benchmarking
Pesquisadores o utilizam para criar desafios complexos, como a Obstacle Tower, para testar os limites da IA. É uma forma de experimentar novas ideias em um mundo 3D que simula a realidade.
- Robótica e Simulações do Mundo Real
Ele treina robôs no Unity para realizar tarefas como pegar objetos antes de tentarem no mundo real. Isso economiza dinheiro e evita que os robôs quebrem coisas enquanto aprendem.
- Cenários Multiagente (Cooperação ou Competição)
Você pode ensinar vários agentes a trabalharem juntos, como um time passando uma bola em um jogo. Ou eles podem competir entre si, melhorando ao praticar contra si mesmos.
- Experimentos Criativos e Protótipos
Pessoas usam o ML-Agents para criar projetos inovadores, como um pássaro de IA aprendendo a pegar comida em uma floresta. É ótimo para testar ideias interessantes sem precisar de uma equipe grande ou de um orçamento alto.
Como Configurar o Unity ML-Agents?
Configurar o Unity ML-Agents envolve instalar o Unity, configurar o Python e integrar o ML-Agents Toolkit.
Aqui está um guia passo a passo:
1. Instalar o Unity
- Baixar o Unity Hub: Obtenha o Unity Hub no site do Unity.
- Instalar o Unity Editor: Através do Unity Hub, instale o Unity Editor versão 2023.2 ou posterior.
Instalar o Python
- Baixar Python 3.10.12: Certifique-se de que você possui a versão 3.10.12 do Python instalada, pois ela é compatível com o ML-Agents.
3. Configurar um Ambiente Virtual Python
- Usando Conda: Se você tiver o Conda instalado, crie e ative um ambiente virtual:
conda create -n mlagents python=3.10.12 conda activate mlagents- Usando venv: Como alternativa, utilize o módulo venv embutido no Python:
python -m venv mlagents source mlagents/bin/activate # No Windows, use 'mlagents\Scripts\activate'Instalar os Pacotes Python do ML-Agents
- Instalar via pip: Dentro do ambiente virtual ativado, instale os pacotes do ML-Agents:
pip install mlagentsIntegrar ML-Agents ao Unity
- Abrir o Projeto Unity: Inicie o Unity e abra seu projeto ou crie um novo.
- Acessar o Gerenciador de Pacotes: Navegue até Window > Package Manager.
- Adicionar o Pacote ML-Agents: Clique no botão “+”, selecione “Add package by name…” e insira com.unity.ml-agents.
6. Verificar a Instalação
- Importar Cenas de Exemplo: No Package Manager, localize o pacote ML-Agents e importe a cena de exemplo “3D Balance Ball”.
- Executar a Cena: Abra a cena importada e pressione o botão Play para observar os agentes pré-treinados em ação.
Perguntas Frequentes (FAQs)
O que é um agente em aprendizado de máquina?
O Unity ML-Agents pode ser usado para jogos 2D?
É necessário ter experiência prévia em aprendizado de máquina para usar o Unity ML-Agents?
Quais linguagens de programação são necessárias para trabalhar com o Unity ML-Agents?
Existem limitações ao usar o Unity ML-Agents?
Como os ML-Agents funcionam?
Quais algoritmos os ML-Agents utilizam?
Conclusão
O Unity ML-Agents permite que os desenvolvedores transformem simulações do Unity em ambientes interativos para o treinamento de agentes de IA. Ele torna o aprendizado de máquina avançado acessível por meio de experimentação prática e interativa.
Do aprendizado por reforço à robótica, o Unity ML-Agents oferece uma plataforma para explorar, testar e aprimorar modelos de IA de forma dinâmica e envolvente. Consulte o Glossário de IA para mais termos-chave relacionados à IA e Agentes de IA.
