UPOTREBA MAŠINSKOG UČENJA ZA OBUČAVANJE ROBOTA ZA ŠPRICANJE JAGODA U UNITY 3D OKRUŽENJU

  • Timotej Orčić
Ključne reči: veštačka inteligencija, veštačke neuronske mreže, prepoznavanje objekata sa slike, Reinforcement Learning, Unity 3D, Unity ML Agents

Apstrakt

Cilj ovog istraživanja jeste prezento­vanje idejnog rešenja rapidnog razvoja veštačko-inteligent­nih agenata putem simuliranja u Unity grafičkom okruže­nju. Oblast primene konkretno razvijanog agenta jeste po­ljoprivreda. Istreniran je model za detekciju objekata sa sli­ke, kao i Reinforcement Learning model za ciljano kretanje agenta u okruženju. Podaci i okruženje su samostalno kreirani. Svi upotrebljeni modeli i algoritmi su evaluirani.

Reference

Svim navedenim linkovima je pristupljenu u junu 2020.
[1] https://unity.com/
[2] A. Juliani, V-P. Berges, E. Teng, A. Cohen, J. Harper, C. Elion, C. Goy, Y. Gao, H. Henry, M. Mattar, D. Lange. Unity: A General Platform for Intelligent Agents, 2018
[3] https://github.com/tensorflow/models/tree/master/-research/object_detection
[4] https://colab.research.google.com/notebooks/-intro.ipynb
[5] Mnih, V., Badia, A.P., Mirza, M., Graves, A., Lillicrap, T., Harley, T., Silver, D. and Kavukcuoglu, K., 2016, June. Asynchronous methods for deep reinforcement learning. In International conference on machine learning (pp. 1928-1937).
[6] https://www.tensorflow.org/
[7] https://wiki.fast.ai/index.php/Fine_tuning
[8] https://cocodataset.org/
Objavljeno
2020-10-31
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo