【ML-Agents No-Code Trainer (4차)】 2D 슈팅 게임의 샘플 씬을 추가했습니다.
작업 내용
ML-Agents를 No-Code로 학습할 수 있는 에셋인 'ML-Agents No-Code Trainer'의 진행 상황 보고입니다.
샘플 씬 'ShooterScene'을 추가했습니다.
영상과 같은 2D 슈팅 게임에서 보스를 격파하거나 하이스코어를 획득하는 것을 학습하는 씬입니다.
또한, 본 씬에서 181만 스텝의 학습을 진행하고, 학습된 모델로 추론을 수행했습니다.
학습 결과
보스까지는 도달했지만, 아쉽게도 한 번도 격파하지 못했습니다.
앞으로 보스로 가는 데 대한 보상(Damage Bonus 등) 등을 변경하여 다시 학습시킬 예정입니다.
본 에셋에 대하여
Unity의 ML-Agents를 No-Code로 체험할 수 있는 튜토리얼용 에셋입니다.
Unity의 ML-Agents 관련 패키지 설치와, uv 또는 venv를 사용한 Python 가상 환경(PyTorch, magents 등) 구축을 원클릭으로 할 수 있습니다.
학습용 샘플 씬인 'SeekerScene', 'JumperScene', 'CrowdExitScene', 'ShooterScene'도 원클릭으로 생성할 수 있습니다.
SeekerScene은 Seeker가 무작위로 생성되는 Target에 접촉하는 것을 학습하는 씬입니다.
JumperScene은 Jumper가 장애물을 점프하여 넘고 Target에 접촉하는 것을 학습하는 씬입니다.
CrowdExitScene은 여러 Person이 출구 앞 기둥이 있는 방에서 최단 경로로 출구로 이동하는 행동을 학습하는 씬입니다.
ShooterScene은 Shooter가 하이스코어 획득이나 보스 격파를 학습하는, 간단한 2D 슈팅 게임의 씬입니다.
보상(점수 가산 보너스, 보스 대미지 보너스, 클리어 보너스, 피격 페널티 등)이나 기타 각종 파라미터(플레이어 이동 속도, 총 발사 빈도, 보스 HP, 적 출현 빈도 등)는 슬라이더로 쉽게 조정할 수 있습니다.
'학습 시작' 버튼을 누르는 것만으로 학습이 시작되며, 스텝별 평균 보상을 보여주는 실시간 그래프를 전용 창에서 확인할 수 있습니다.
학습된 모델을 원클릭으로 여러 대상 에이전트에 일괄 적용하여 추론하는 것이 가능합니다.
향후 계획
1. 보스 격파
ShooterScene의 보스 대미지 보너스나 클리어 보너스를 크게 증가시켜 다시 학습시키고, 보스 격파를 목표로 합니다.
2. 샘플 씬 확장
다양한 시츄에이션의 샘플 씬을 추가할 예정입니다.
3. 개별 보상 시각화
기존의 총합 보상 실시간 그래프 외에, 개별 보상(출구 통과 보너스, 시간 경과 페널티 등)을 표시하는 실시간 그래프도 구현하겠습니다.
4. 병렬 학습 환경 구축
여러 개의 병렬 학습이 가능한 학습 환경을 구축하고, 효율적인 학습이 가능하도록 기능을 구현하겠습니다.
5. 툴 공개
Unity Asset Store나 GitHub에 공개할 예정입니다.
개발 툴
- Claude Code (Claude Fable 5, Claude Opus 4.8)
- Codex (GPT-5.5)
실행 환경
영상 타임라인
- 0:00 ShooterScene에서 181만 스텝까지 강화학습(RL)을 시키는 모습
- 0:22 학습된 모델(181만 스텝)로 추론하는 모습
- 0:33 보스에게 패배하는 모습
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[quote @miya00907380: 【ML-Agents No-Code Trainer (3차)】 샘플 씬을 추가했습니다.【군중 흐름 시뮬레이션】
작업 내용
ML-Agents를 No-Code로 학습할 수 있는 에셋인 'ML-Agents No-Code Trainer'의 진행 상황 보고입니다.
샘플 씬 "CrowdExitScene"을 추가했습니다.
출구 앞에 기둥을 1개 설치했을 경우, 기둥이 0개일 때보다 군중이 더 원활하게 출구로 이동할 수 있는지 검증할 수 있는 씬입니다.
군중의 각 개체는 독립적인 AI 에이전트이며, 출구로 효율적으로 향하는 행동을 학습합니다.
본 씬은 본 에셋 최초의 멀티 에이전트(Multi-Agent) 학습 씬입니다.
코지님의 "【물리 엔진】사람들이 모여...