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Google、サッカーゲームを攻略するマルチエージェントのための強化学習アーキテクチャを発表。オープンソースコードあり

Googleによる研究チームは、サッカーゲームを攻略するマルチエージェントのための強化学習(Reinforcement learning)アーキテクチャを発表しました。

論文:Google Research Football: A Novel Reinforcement Learning Environment

Karol Kurach(Google Research, Brain Team)
Anton Raichuk(Google Research, Brain Team)
Piotr Stanczyk(Google Research, Brain Team)
Michał Zajac(Google Research, Brain Team)
Olivier Bachem(Google Research, Brain Team)
Lasse Espeholt(Google Research, Brain Team)
Carlos Riquelme(Google Research, Brain Team)
Damien Vincent(Google Research, Brain Team)
Marcin Michalski(Google Research, Brain Team)
Olivier Bousquet(Google Research, Brain Team)
Sylvain Gelly(Google Research, Brain Team)

本論文は、サッカーのビデオゲームをマスターするための強化学習環境である「Google Research Football Environment」を提案します。エージェントはチーム内のすべてのプレイヤーを制御し、選手間のパスの仕方を学び、ゴールを決めるための動きを学習します。フットボールエンジンGameplay Footballに基づいており、キックオフ、ゴール、ファウル、カード、コーナーキック、ペナルティキック、オフサイドなど、主要なサッカールールをサポートする3Dフットボールシミュレーションをベースに学習します。OpenAI Gym API との互換性もあります。

また、さまざまなアルゴリズムを比較するために使用できる多様な難易度のベンチマークタスクセットであるFootball Benchmarks、さまざまな難易度のシナリオを組み合わせた Football Academyも用意しています。エージェントが次第に困難なシナリオから学ぶカリキュラム学習などを可能にします。オープンソースでベータ版をリリースしています。