こんにちは。ねるねると申します！

今回の記事は、UnityのML-Agentsサンプル（チュートリアル）を使ってみたので書いていこうと思います。

今回は、日本の記事で新しいものがなかったので、英語の公式ドキュメントを翻訳しながら頑張って読み進めていきました。

• インストールしたもの

• 実装するときに困ったこと

• 最後に

〇必要なソフトのインストール

以下が、自分がインストールしたものです。

1. ml-agents-release_19（公式githubより）

2. Anaconda3 (Python3.7.13)　※Python3.6.1以降なら良いそうです

3. Unity (2020.3.25f1)　※2020.3~なら良いそうです

それぞれのインストール先です。

とりあえず、release_19のUnity ML-Agents Toolkit DocumentationのInstallationに従って必要な物をソフトに入れていきます。

・Unityには、「unity.ml-agents」と「unity.ml-agents.extensions」のUnitypackageをインポート

・pythonでは、「pip3 install torch~=1.7.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html」と「python -m pip install mlagents==0.28.0」を実行してインストールしていきます。

上記のものがインストール出来たら、あとはrelease_19のUnity ML-Agents Toolkit DocumentationのMaking a New Learning Environmentに従ってUnityで組んでいくだけです。

〇実装するときに困ったこと

よし。最後まで作れたぞ～！！っと思って意気揚々と実行してみた。

なんかよくわからんエラー出てきた( ;∀;)
どうしたらいいかわからず、１時間ほど調べていたらなんかいい感じと答えに辿り着くことができました。

しっかりとは分からなかったが、ライブラリが古かった？と思われる。
とりあえずpythonで「pip install importlib-metadata==4.4」を実行してから、もう一度Unityで実行してみた。

無事、動きました！
これで学習を進めていけばボールが落ちないようになるようです。

〇最後に

今回は、ML-agentsのチュートリアルを実装してみました。まだチュートリアルなので比較的簡単に実装することができました。

これを活用していけば、アクションゲームの敵キャラやレースゲームのNPCなどを強化学習のAIで導入して幅広いレベルデザインを行えそうです。

それにしても、やはり動いてくれると嬉しいもので、ML-agentsを実装してからはAIへの興味がすごい高まりました('ω')
これからも、AIについて勉強していきたいと思います。

では、今回は以上で終わりです。
ここまでご愛読いただきありがとうございました。

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では、ありがとうございました。