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[Unite Seoul 2025] Unity ML-Agents를 이용한 컨테이너 적재 최적화, Deep Dive ver.
Unite Seoul 2025 유니티 · YouTube
AI 핵심 요약
선입선출이 필요한 컨테이너 야드에서 출고 순서가 뒤섞여 발생하는 재취급을 줄이기 위해, Unity ML-Agents로 적재 최적화 환경을 구성했습니다. 에이전트의 행동을 컨테이너를 내려놓거나 들어 올리는 단위로 나누고, 야드 상태와 출고 일정을 관측값으로 제공했으며 보상과 액션 마스킹으로 적재 규칙을 반영했습니다. PPO를 사용해 학습한 결과 컨테이너를 적재하는 정책을 얻었고, 한쪽으로 몰아 쌓는 편향을 줄이기 위해 적재 높이 분산을 관측값에 추가했습니다. 실제 문제에 강화 학습을 적용할 때는 알고리즘보다 문제 정의와 관측·보상 설계, 그리고 환경 변화에 맞춘 튜닝이 중요하다는 점을 보여줍니다.
- 강화 학습 문제는 에이전트의 행동, 관측값, 보상과 종료 조건을 구체적으로 나눠 정의해야 합니다.
- 복합 동작을 작은 이산 행동으로 쪼개면 재취급 같은 절차를 명시적으로 제어할 수 있습니다.
- 불가능한 행동은 보상으로만 억제하기보다 액션 마스킹으로 선택지에서 제외할 수 있습니다.
- 관측값은 필요한 정보만 담되, 적재 높이 분산처럼 원하는 배치 특성을 반영하는 지표를 추가할 수 있습니다.
- Unity ML-Agents의 PPO 학습은 YAML 설정과 Python 패키지로 실행하고, 학습된 ONNX 모델을 Unity에 적용합니다.
소개
🔹Unity ML-Agents를 이용한 컨테이너 적재 최적화, Deep Dive ver.🔹 지난 4월 15일 개최되었던 Unite Seoul 2025의 세션 레코딩 영상들을 공개합니다! 🎉 Unity의 ML-Agents의 기능을 이용하여 선입선출을 필요로 하는 컨테이너 적재의 최적화 문제 해결 과정을 소개합니다. 기본적인 사용법 이외에 실무에서 활용 가능한 문제 해결 방법도 함께 소개하여 세션을 듣는 분들께 ML-Agents의 활용에 대한 도움을 주고자 합니다. 🎤 연사자 정보 전영재 / Unity Technologies, Senior Solutions Engineer ✨ 추천대상자 프로그래머, 머신러닝 엔지니어 여러분의 게임 개발 능률을 향상시켜줄 Unity의 유용한 기능 및 사용 방법, 성공 사례와 전략을 소개합니다! 유니티가 직접 큐레이션한 아티스트를 위한 Industry 세션 영상을 지금 만나보세요! 📍 Unity 기술을 활용한 Smart Factory ...
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