প্রকল্প সম্পর্কে

ইউনিটি মেশিন লার্নিং এজেন্টস টুলকিট (ML-Agents) হলো ইউনিটি টেকনোলজিসের একটি ওপেন-সোর্স প্রকল্প যা গেম ডেভেলপমেন্ট এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরি করে। এটি একটি নমনীয় প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে যেখানে গেম এবং সিমুলেশন বুদ্ধিমান এজেন্টদের প্রশিক্ষণের পরিবেশ হিসেবে কাজ করে, যেখানে গভীর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, অনুকরণীয় শিক্ষা, নিউরোবিবর্তন এবং অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। মূল ক্ষমতার মধ্যে রয়েছে একক-এজেন্ট, বহু-এজেন্ট সহযোগিতামূলক এবং বহু-এজেন্ট প্রতিযোগিতামূলক পরিস্থিতি সমর্থন করা, যা PPO, SAC, MA-POCA এবং সেলফ-প্লে সহ বেশ কয়েকটি গভীর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সম্পন্ন হয়। অনুকরণীয় শিক্ষার জন্য এটি বিহেভিয়ারাল ক্লোনিং (BC) এবং জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল ইমিটেশন লার্নিং (GAIL) অফার করে। টুলকিটটিতে ১৭টিরও বেশি উদাহরণ ইউনিটি পরিবেশ এবং একটি নমনীয় ইউনিটি SDK রয়েছে যা বিদ্যমান গেম বা কাস্টম দৃশ্যে সংহত করা যায়। পাইথন API গবেষকদের রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, অনুকরণীয় শিক্ষা বা যেকোনো কাস্টম পদ্ধতি ব্যবহার করে এজেন্ট প্রশিক্ষণের সুযোগ দেয়। প্রশিক্ষিত এজেন্টদের একাধিক উদ্দেশ্যে নিযুক্ত করা যায়, যেমন বহু-এজেন্ট এবং প্রতিকূল সেটিংয়ে NPC আচরণ নিয়ন্ত্রণ, গেম বিল্ডের স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা এবং প্রি-রিলিজ গেম ডিজাইন সিদ্ধান্ত মূল্যায়ন। টুলকিটটি পাঠ্যক্রম শেখার পরিস্থিতি, দৃঢ় এজেন্ট প্রশিক্ষণের জন্য পরিবেশ র্যান্ডমাইজেশন, চাহিদা অনুযায়ী সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং সমান্তরাল প্রশিক্ষণের জন্য একাধিক সমসাময়িক ইউনিটি পরিবেশ উদাহরণও সমর্থন করে। ML-Agents টুলকিট নেটিভ ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সমর্থনের জন্য ইউনিটির ইনফারেন্স ইঞ্জিন ব্যবহার করে এবং ইউনিটি লার্নিং পরিবেশকে জিম বা PettingZoo পরিবেশ হিসেবে মোড়ানোর জন্য API সরবরাহ করে। কাস্টম প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম এবং উপাদান একটি প্লাগইন সিস্টেমের মাধ্যমে যুক্ত করা যায়। প্রকল্পটি Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে এবং ইউনিটি 2020.1 এবং পরবর্তী সংস্করণগুলির জন্য যাচাইকৃত। সর্বশেষ রিলিজ (রিলিজ ২৩, আগস্ট ২০২৫) পাইথন প্যাকেজ সংস্করণ 1.1.0 এবং ইউনিটি প্যাকেজ সংস্করণ 4.0.0 অন্তর্ভুক্ত করে।