Morikatron Engineer Blog

モリカトロン開発者ブログ

Cocos Creator + FastAPI + Gunicorn + Apache + EC2のメモ

こんにちは、モリカトロンのチーフエンジニア松原です。
この記事は、自作Pythonサーバーと自作Cocos Creatorクライアントの間でRestAPIとWebSockets通信を行う際の、Amazon EC2上での各種設定やコマンドについてのメモであります。

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島旅のススメ(前編)

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これも東京都

こんにちは。
ようやく外出自粛も緩和され、少しづつ普段の生活を取り戻しつつある中、皆さんいかがお過ごしでしょうか?
モリカトロンでも、状況を見極めつつ、今後もオフィス勤務とリモートワークを併用する新しい勤務形態を模索しているところです。

さて、リモートワークの1回を挟んで、これまでキャンプ、どちらかというと緑の中でのお話を書いてきましたので、今回は視点を移して「海」そして「島」の魅力について書いてみたいと思います。
先日「Go Toキャンペーン」と銘打った国内旅行の半額補助のキャンペーンが発表になりましたし、「島旅」がコロナ後の皆さんの旅行の選択肢の一つになれば嬉しいです。

 

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Unity ML-Agents(Release 2)+baselinesを使って学習してみる

こんにちは、モリカトロンのAIエンジニアの本間です。

Unity ML-Agentsがついに1.0メジャーアップデートされましたね!(気付けばRelease-2がリリースされていました)
今回の記事ではgym_unityというシミュレーションパッケージとOpenAI Baselinesという強化学習の実装セットを使ってサンプルプロジェクトで学習します。以前投稿したMacでUnity ML-Agents(v1.0)の環境構築という記事ではmlagents-learnというコマンドを使うことでコードを書かずに学習しましたが、今回はUnity ML-Agents gym-unityドキュメントを参考に少しだけコードを書いてみます。


  • 検証環境
  • (必要なら)Unity ML-AgentsのPythonパッケージをインストール
    • mlagents_envsをインストール
    • gym_unityをインストール
  • Unityプロジェクト(PushBlock)をビルド
    • (補足)PushBlockについて:
  • OpenAI Baselinesをインストール
  • DQNで学習する
  • 学習済みモデルを動かす
  • 最後に
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お取り寄せおやつ

夏の気配がそろそろ見え始めましたが、皆さまお元気でお過ごしでしょうか。
おやつ記事担当、モリカトロンの大里です。

暑くなってきましたので、おうちで楽しめるお取り寄せのお話でも。
今まで食べた中で好きだなーと思ったものを列挙いたします。

  • その1:デンマークチーズケーキ
  • その2:いちごプリン(シエスタ)
  • その3:蜂蜜ロールケーキ(シエスタ)
  • その4:バースデードゥーブル
  • その5:あんぽーね
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UnityとDEAP(遺伝的アルゴリズム)の連携

こんにちは、モリカトロン・プログラマのはっとりです。

このブログは「UnityとAx(Adaptive Experimentation Platform)の連携 - Morikatron Engineer Blog」の続編です。

  • はじめに
  • 遺伝的アルゴリズム
  • DEAP
  • サンプルプログラム
    • シンプルGA(簡易版)
    • シンプルGA(フルスペック版)
    • 実数値GA
  • 動作環境など
    • GitHub
    • 動作環境
    • 実行手順
  • ベイズ最適化と遺伝的アルゴリズムの比較
  • 最後に

はじめに

前回はUnityとPythonでベイズ最適化のサンプルプログラムを作成しました。
今回は前回のサンプルプログラムに遺伝的アルゴリズムを追加します。

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神様のゲーム#7

「増やす、読み取る、直す」

 

細胞が分裂するとき、当然、DNAも複製されて、分裂後のそれぞれの細胞に1個ずつ入る。DNAの複製は、元のDNAを見ながら(誰が?)写し取るわけではなく、自動的に複製される。まず、DNAの端がはがれる。ファスナーを開くイメージだ。それまでしっかりつながっていたA-T、C-Gのつながりが、端から順にはがれていく。細胞内には、DNA以外にも塩基パーツがいっぱいある。
はがれた部分のむき出しの塩基には、それらの塩基パーツが、くっつきルールに従って、決まった塩基にくっついていく(AにはTが、CにはGが、ACGには、TGCがという具合)。

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AnImator#2 ― 3Dをロトスコープする簡易手法

こんにちは、モリカトロンのAIエンジニア兼オタクの銭です。

前回の記事 でアニメ作画におけるスムーズさをAI寄りの視点で考察しましたが、少し抽象的でピンと来ないかもしれません。なので今回はその中の一番最初の仮設ーー動きの情報量が保てばスムーズ--を簡単なアルゴリズムで検証していきたいと思います。それにかねて、具体的な応用として、ロトスコープのサポート・ツールを作ってみました。

  • ロトスコープとは
  • 課題と準備
  • キーフレーム抽出
    • 情報量定義
    • 誤差関数定義
    • 問題
    • キーフレーム抽出手法
    • 結果
    • 結論
  • タイミング調整
  • まとめ
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