¡Aprende a usar ML-Agents para IA en Unity!

Índice de contenidos

1. Introducción
2. Qué es el machine learning
3. Uso de ML Agents en Unity
4. Ventajas y aplicaciones del machine learning en juegos
5. Instalación de Python y ML Agents en Unity
6. Creación de un entorno de aprendizaje
7. Definición de observaciones y acciones
8. Entrenamiento del agente
9. Mejora del modelo de aprendizaje
10. Visualización de resultados con TensorBoard

📝 Introducción

¡Hola! ¿Estás listo para sumergirte en el mundo del machine learning y ML Agents en Unity? En este artículo, aprenderemos cómo utilizar el machine learning para crear inteligencia artificial en juegos. ML Agents es una poderosa herramienta que nos permite resolver problemas complejos que serían imposibles de resolver con enfoques tradicionales. Aquí aprenderás cómo instalar y utilizar ML Agents en Unity, desde cero hasta el entrenamiento de un agente. Además, exploraremos las ventajas y aplicaciones del machine learning en juegos y cómo mejorar continuamente nuestro modelo de aprendizaje. ¡Empecemos!

🤖 Qué es el machine learning

El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la creación de algoritmos y modelos que permiten a una computadora aprender y tomar decisiones sin ser programada explícitamente. En lugar de seguir instrucciones específicas, un modelo de machine learning es alimentado con datos y utiliza algoritmos para identificar patrones y tomar decisiones por sí mismo.

🎮 Uso de ML Agents en Unity

ML Agents es una extensión de Unity que nos permite integrar machine learning en nuestros juegos y simulaciones. Nos proporciona una serie de herramientas y bibliotecas que nos permiten crear y entrenar agentes de inteligencia artificial utilizando algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Con ML Agents, podemos definir observaciones y acciones para nuestro agente, crear un entorno de aprendizaje y entrenar al agente utilizando recompensas y penalizaciones. Además, podemos mejorar continuamente nuestro modelo de aprendizaje realizando ajustes en los parámetros y variables.

✅ Ventajas y aplicaciones del machine learning en juegos

El machine learning ofrece una serie de ventajas y aplicaciones en el desarrollo de juegos:

• Inteligencia artificial: Con el machine learning, podemos crear agentes de juego que aprendan y se adapten a las situaciones, ofreciendo una experiencia de juego más desafiante y realista.

• Personalización del juego: Los modelos de machine learning pueden aprender las preferencias y comportamientos de los jugadores para adaptar la experiencia de juego, ofreciendo contenido y desafíos personalizados.

• Generación procedural de contenido: Con machine learning, podemos generar automáticamente niveles, enemigos y otros elementos del juego, lo que permite una mayor variabilidad y replayability.

• Detección de trucos y fraudes: Los modelos de machine learning pueden detectar patrones anómalos en el comportamiento de los jugadores y detectar posibles trucos o fraudes.

• Simulaciones y entrenamientos: El machine learning también se puede utilizar para crear simulaciones realistas y entrenamientos de habilidades, como simuladores de vuelo o entrenamiento de estrategia.

Estas son solo algunas de las muchas aplicaciones y ventajas del machine learning en el desarrollo de juegos. ¡Las posibilidades son infinitas!

🛠️ Instalación de Python y ML Agents en Unity

Antes de comenzar a utilizar ML Agents en Unity, necesitaremos instalar Python y las bibliotecas necesarias. A continuación, se muestra un resumen del proceso de instalación:

1. Descargar Python: Visita el sitio web oficial de Python (https://www.python.org) y descarga la versión recomendada (3.6 o 3.7).

2. Instalar Python: Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones para instalar Python en tu sistema.

3. Actualizar pip: Abre una ventana de comandos (cmd) y ejecuta el siguiente comando para actualizar la herramienta de gestión de paquetes de Python (pip): python -m pip install --upgrade pip.

4. Instalar ML Agents: En la ventana de comandos, ejecuta el siguiente comando para instalar ML Agents utilizando pip: pip install ml-agents.

Una vez instalado ML Agents, estaremos listos para comenzar a usarlo en Unity y crear nuestro primer agente de inteligencia artificial.

🏗️ Creación de un entorno de aprendizaje

Para crear un entorno de aprendizaje con ML Agents en Unity, necesitaremos seguir los siguientes pasos:

1. Crear un nuevo proyecto en Unity: Abre Unity Hub y crea un nuevo proyecto en 3D o 2D, según tus necesidades.

2. Importar ML Agents en Unity: Dentro del proyecto, ve a la pestaña "Window" y selecciona "Package Manager". En el administrador de paquetes, busca "ML Agents" y haz clic en "Install" para importar el paquete en Unity.

3. Configurar el entorno de aprendizaje: Desarrolla un entorno de juego en Unity en el que tu agente pueda aprender y tomar decisiones. Esto puede incluir un personaje, un objetivo y cualquier otro elemento necesario para la interacción.

4. Definir observaciones y acciones: Utiliza las herramientas proporcionadas por ML Agents para definir las observaciones que el agente recibe del entorno y las acciones que puede tomar en respuesta.

5. Entrenar el agente: Utiliza el algoritmo de aprendizaje por refuerzo proporcionado por ML Agents para entrenar al agente, utilizando recompensas y penalizaciones como retroalimentación para el aprendizaje.

6. Mejorar el modelo de aprendizaje: Ajusta los parámetros y variables del algoritmo de aprendizaje, así como las características del entorno, para mejorar continuamente el rendimiento y habilidades del agente.

Con estos pasos, estaremos listos para crear un entorno de aprendizaje y entrenar a nuestro agente utilizando ML Agents en Unity.

🧪 Definición de observaciones y acciones

Las observaciones y acciones son elementos clave en el entrenamiento de un agente de ML Agents. Las observaciones son datos que el agente recibe del entorno, mientras que las acciones son las decisiones que el agente Toma en respuesta a esas observaciones.

En ML Agents, las observaciones y acciones se definen utilizando el lenguaje de script de Unity (C#). A continuación, se muestra un ejemplo de cómo definir observaciones y acciones en Unity:

using Unity.MLAgents;
using Unity.MLAgents.Sensors;

public class MyAgent : Agent
{
    public override void CollectObservations(VectorSensor sensor)
    {
        // Definir las observaciones que el agente recibe del entorno
        sensor.AddObservation(transform.position);
        sensor.AddObservation(target.transform.position);
    }

    public override void OnActionReceived(float[] vectorAction)
    {
        // Obtener las acciones tomadas por el agente
        float moveX = vectorAction[0];
        float moveZ = vectorAction[1];

        // Tomar acciones en respuesta a las observaciones recibidas
        // ...
    }
}

En el ejemplo anterior, estamos definiendo observaciones utilizando el método CollectObservations y acciones utilizando el método OnActionReceived. En CollectObservations, estamos agregando las posiciones del agente y del objetivo como observaciones. En OnActionReceived, estamos obteniendo las acciones tomadas por el agente en forma de un vector de acciones y tomando acciones en respuesta a esas observaciones.

De esta manera, podemos definir las observaciones y acciones necesarias para entrenar a nuestro agente utilizando ML Agents en Unity.

🏋️‍♂️ Entrenamiento del agente

Una vez que hemos definido las observaciones y acciones necesarias para nuestro agente, estamos listos para entrenarlo utilizando ML Agents en Unity.

El entrenamiento de un agente de ML Agents implica definir un entorno de juego en Unity, establecer un objetivo para el agente, definir recompensas y penalizaciones, y ejecutar el entrenamiento utilizando el algoritmo de aprendizaje por refuerzo proporcionado por ML Agents.

Para iniciar el entrenamiento de nuestro agente, podemos utilizar la siguiente secuencia de comandos en la ventana del comando (cmd):

mlagents-learn config/move_to_goal.yml --run-id=training_001

En este ejemplo, estamos ejecutando el comando mlagents-learn para iniciar el entrenamiento utilizando un archivo de configuración (move_to_goal.yml) y asignándole un ID de ejecución (training_001).

Durante el entrenamiento, el agente interactuará con el entorno de juego, recolectará observaciones, tomará decisiones en base a esas observaciones y recibirá recompensas o penalizaciones en función de su desempeño. El objetivo es que el agente aprenda a tomar las decisiones correctas para maximizar las recompensas y minimizar las penalizaciones.

Durante el entrenamiento, podrás observar el progreso y los resultados del agente a medida que se realizan actualizaciones en el entrenamiento. Una vez que hayas completado el entrenamiento, podrás evaluar el rendimiento del agente y utilizarlo en tu juego o simulación.

📈 Mejora del modelo de aprendizaje

Una vez que nuestro agente ha sido entrenado utilizando ML Agents, podemos mejorar continuamente su modelo de aprendizaje realizando ajustes en los parámetros y variables.

En el archivo de configuración move_to_goal.yml, podemos ajustar diferentes parámetros relacionados con el algoritmo de aprendizaje, como la tasa de aprendizaje, la red neuronal, la longitud máxima de los episodios, entre otros.

Además, podemos modificar el entorno de juego y las condiciones de entrenamiento para aumentar la dificultad y desafiar al agente a mejorar aún más. Por ejemplo, podemos agregar obstáculos, aumentar la velocidad del juego o ajustar la recompensa y penalización en función del desempeño del agente.

Al realizar ajustes y mejoras en el modelo de aprendizaje, podemos lograr un desempeño aún mejor del agente y adaptarlo a situaciones más desafiantes.

📊 Visualización de resultados con TensorBoard

Para visualizar los resultados del entrenamiento del agente utilizando ML Agents, podemos utilizar TensorBoard, una herramienta de visualización de datos proporcionada por TensorFlow.

Para utilizar TensorBoard, necesitaremos ejecutar el siguiente comando en la ventana de comandos:

tensorboard --logdir=results

Este comando iniciará TensorBoard y nos proporcionará una URL de localhost para acceder a la interfaz de visualización. Podremos ver gráficos y datos sobre el entrenamiento del agente, como la recompensa acumulativa, la duración de los episodios y otros indicadores clave.

Con TensorBoard, podremos ver el progreso del entrenamiento, identificar áreas de mejora y ajustar nuestros parámetros y variables en consecuencia. También podremos comparar diferentes ejecuciones de entrenamiento y evaluar el rendimiento del agente a lo largo del tiempo.

🌟 Conclusión

En este artículo, hemos aprendido cómo utilizar ML Agents para crear agentes de inteligencia artificial en Unity mediante el uso de machine learning. Hemos explorado los conceptos básicos del machine learning y cómo aplicarlo a los juegos utilizando ML Agents. Además, hemos aprendido a instalar y configurar Python y ML Agents en Unity, a definir observaciones y acciones, a entrenar y mejorar nuestro agente, y a visualizar los resultados con TensorBoard.

¡El machine learning en los juegos ofrece un mundo de posibilidades! Esperamos que este artículo te brinde una base sólida para comenzar a desarrollar tus propios agentes de inteligencia artificial en Unity utilizando ML Agents.

Si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en dejarlos a continuación. ¡Feliz aprendizaje automático en Unity!