cair/deep-rts
📦 オープンソースプロジェクトcair
深層強化学習の研究に特化した、高性能なリアルタイム戦略（RTS）ゲーム環境。
Deep-RTSは、深層強化学習のベンチマークとして構築されたオープンソースの高性能ゲームエンジンです。計算負荷が高すぎたり、ソースコードが非公開であったりする従来の商用ゲームとは異なり、Deep-RTSはリソース管理、ユニット生産、戦場の霧、戦闘といった複雑なメカニズムをサポートするカスタマイズ可能な環境を提供します。エンジンは非常に効率的で、毎秒数千フレームの描画が可能であり、数百万回の試行を必要とするエージェントの訓練に最適です。Python APIを備えており、PyTorchやTensorFlowなどの主要ライブラリを使用する研究者が容易に利用できます。生のピクセルデータや構造化された特徴マップなど、多様な状態表現をサポートしており、CNNやTransformerといった様々なニューラルネットワークアーキテクチャの実験が可能です。モジュール式の設計により、ゲームルール、マップサイズ、エージェントの目的を自由に変更でき、困難なリアルタイム戦略ドメインで新しい強化学習アルゴリズムをテストするための柔軟なサンドボックスとして機能します。
💡ハイライト
- ├─C++による高性能なゲームエンジン
- ├─Python APIによる容易な統合
- └─複雑なRTSメカニズムを完全サポート
🎯対象
- ├─AI研究者
- └─強化学習エンジニア