[DE] Simulation-based Reinforcement Learning with a Game AI
In ihrem Vortrag geben Lennard Schiefelbein, Maik Deininger und Thomas Endres von TNG Technology Consulting eine Einführung in Reinforcement Learning und wie man einen Agenten in Unity3D trainiert.
Das Training von KI-Systemen lässt sich durch den Einsatz simulierter Umgebungen beschleunigen, indem diese realitätsnahe Daten für komplexe Problemstellungen liefern. Anhand des von TNG entwickelten Virtual Reality-Spieles "Blobby VR" zeigen wir die Verknüpfung von Reinforcement Learning mit einer simulierten Umgebung für das Training einer Computerspiel-KI. Reinforcement Learning steht für eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens. Ein Agent maximiert erhaltene Belohnungen, indem er selbständig eine Strategie erlernt. Für dieses Beispiel nutzen wir eine Simulation, um den Lernprozess eines tiefen, neuronalen Netzes zu beschleunigen. Im Vortrag gehen wir zunächst auf die Grundlagen des Reinforcement Learnings und der Simulation ein. Anschließend zeigen wir auf, wie eine Verknüpfung dieser beiden Techniken innerhalb der Spieleengine Unity möglich ist. Die simulierte Umgebung bildet dabei die Realität in allen relevanten Aspekten nach und bietet die Möglichkeit, menschlichen Spieler durch KI-Agenten zu ersetzen. Mit Reinforcement Learning kann das Verhalten eines realen Spielers erlernt werden. Abschließend zeigen wir, wie sich unser Beispiel auf andere Anwendungsfälle, wie beispielsweise in der Produktion und Logistik, übertragen lässt.
Dr.-Ing. Maik Deininger ist Software Consultant bei TNG und entwickelt cloudbasierte Webanwendungen. Weiterhin beschäftigt er sich mit der Kombination von KI-Systemen und simulierten Umgebungen. Zuvor promovierte er an der Fakultät Maschinenbau der Technischen Universität Dortmund im Bereich der simulationsbasierten Optimierung zur Entscheidungsunterstützung in Produktion und Logistik.
Thomas Endres ist einer der Partner bei TNG. Neben seiner "normalen" Tätigkeit für die Firma und die Kundenprojekte entwickelt er zusammen mit dem TNG-Innovation-Hacking-Team veschiedene Prototypen - darunter ein Telepräsenz-Robotik-System, mit dem man die Realität aus den Augen eines Roboters erleben kann, oder aber eine Augmented-Reality-KI, die die Welt aus der Perspektive eines Künstlers zeigt. Er arbeitet an Anwendungen im Bereich der AR/VR, KI sowie der Gestensteuerung, um damit beispielsweise Quadrokopter autonom fliegen zu lassen oder berührungslos zu steuern. Darüber hinaus ist er in verschiedenen Open-Source-Projekten in Java, C# und allen Spielarten von JavaScript involviert. Thomas ist studierter Informatiker (TU München) und leidenschaftlicher Softwareentwickler. Als Intel Software Innovator und Black Belt präsentiert er weltweit neue Technologien wie KI, AR/VR und Robotik. Dafür erhielt er unter anderem einen JavaOne Rockstar-Award.