
A AMD anunciou o lançamento do Schola 1.0, uma nova biblioteca open-source focada em aprendizado por reforço (Reinforcement Learning – RL). A solução, disponibilizada sob a licença MIT, faz parte do ecossistema GPUOpen e tem como principal objetivo auxiliar desenvolvedores de jogos no treinamento de agentes virtuais em ambientes controlados.
O que é o Schola?
De acordo com a AMD, o Schola é um toolkit/plugin para a Unreal Engine que facilita o treinamento de objetos e NPCs (personagens não jogáveis) por meio de aprendizado por reforço. A biblioteca possibilita:
- Criação de ambientes para experimentos de RL.
- Definição de agentes para interagir no ambiente virtual.
- Conexão com frameworks de RL baseados em Python, como Gym, RLLib e Stable Baselines 3.
- Treinamento de NPCs para decisões autônomas dentro de jogos.
Apesar de ser um avanço significativo, o Schola 1.0 é compatível apenas com a Unreal Engine 5.4+, sem suporte para outros motores gráficos.
Principais recursos do Schola 1.0
O Schola traz diversas funcionalidades para acelerar o treinamento e melhorar a eficiência dos agentes virtuais, incluindo:
- Inferência baseada em ONNX: integração com modelos pré-treinados.
- Treinamento headless: treinamento sem necessidade de renderização, aumentando a eficiência.
- Treinamento multi-agente: possibilidade de múltiplos agentes treinarem simultaneamente.
- Treinamento vetorizado: permite rodar múltiplas instâncias do ambiente dentro do mesmo processo.
- Sensores e ações reutilizáveis: criação modular de agentes a partir de componentes pré-definidos.
Disponibilidade e código-fonte
O Schola 1.0 já está disponível no GitHub como um projeto open-source, permitindo que desenvolvedores contribuam e explorem seu potencial. Para mais detalhes, acesse o repositório oficial no GitHub.