Die Science App ermöglicht Benutzern, jeden Anspruch mit sowohl unterstützenden als auch konträren Beweisen zu analysieren, die aus peer-reviewed wissenschaftlichen Forschungen stammen. Durch die Nutzung von KI zur Suche in wissenschaftlichen Artikeln verbindet sie Benutzer direkt mit den Quellen und bietet eine ausgewogene Analyse der Beweiskraft und des wissenschaftlichen Konsenses. Die Plattform wurde entwickelt, um Forschern bei der Rationalisierung ihres Literaturüberprüfungsprozesses zu helfen und gleichzeitig der Allgemeinheit Zugang zu evidenzbasierter Information in einem zugänglichen Format zu bieten.

MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.