Разработка интеллектуального цифрового двойника для видеоигр на примере использования Unity ML-Agent : магистерская диссертация

Abstract

Выпускная квалификационная работа на тему «Разработка интеллектуального цифрового двойника для видеоигр на примере использования Unity ML-Agent» посвящена созданию цифрового двойника для видеоигр с использованием технологии Unity ML-Agents. Основная цель работы — сократить время и повысить качество процесса тестирования видеоигр путем использования моделей машинного обучения для создания интеллектуальных двойников.Работа состоит из трех основных разделов: 1. Анализ применения машинного обучения и искусственного интеллекта в видеоиграх В этом разделе рассматриваются основные методы и инструменты, используемые для создания ИИ в видеоиграх, а также анализируются существующие решения и их практическое применение. 2. Практическая реализация создания цифрового двойника для игрового симулятора. Проводится анализ инструмента Unity ML-Agents, описываются его ключевые компоненты и методы обучения агентов. Также описывается процесс разработки прототипа цифрового двойника, и предлагается методология оценки его эффективности. 3. Изучение особенностей внедрения разработанного цифрового двойника и оценка его эффективности для автоматизации процесса тестирования. В этом разделе описывается эксперимент по использованию цифрового двойника для автоматизации тестирования, оценивается его эффективность и рассматриваются условия и ограничения применения данного инструмента. Научная новизна работы заключается в предложении применения методов машинного обучения для автоматизации ручного труда в процессе создания и тестирования видеоигр. В результате исследования было разработано и протестировано решение, позволяющее значительно сократить трудозатраты на тестирование и повысить его качество.

The graduation qualification work on the topic "Development of an Intelligent Digital Twin for Video Games using Unity ML-Agent" is dedicated to creating a digital twin for video games using Unity ML-Agents technology. The main goal of the work is to reduce the time and improve the quality of the video game testing process by using machine learning models to create intelligent twins. The work consists of three main sections: 1. Analysis of the Application of Machine Learning and Artificial Intelligence in Video Games. This section examines the main methods and tools used to create AI in video games, as well as analyzes existing solutions and their practical applications. 2. Practical Implementation of Creating a Digital Twin for a Game Simulator. This section analyzes the Unity ML-Agents tool, describes its key components and methods for training agents. It also outlines the process of developing a digital twin prototype and proposes a methodology for evaluating its effectiveness. 3. Study of the Features of Implementing the Developed Digital Twin and Assessing its Effectiveness for Automating the Testing Process. This section describes an experiment using the digital twin for automated testing, evaluates its effectiveness, and considers the conditions and limitations of applying this tool. The scientific novelty of the work lies in proposing the use of machine learning methods to automate manual labor in the process of creating and testing video games. As a result of the research, a solution was developed and tested, which significantly reduces labor costs for testing and improves its quality.