aiMotive bietet fortschrittliche KI-Software, die für die Entwicklung und Testung von autonomen Fahrzeugen konzipiert ist. Ihre KI-Lösungen umfassen Wahrnehmungssysteme, Simulationsumgebungen und Entwicklungstools, die die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Technologien für autonomes Fahren verbessern. Durch den Einsatz von KI schaffen sie realistische Umgebungen, die Entwickler nutzen können, um Algorithmen für autonomes Fahren zu trainieren und zu testen, um eine optimale Leistung in realen Szenarien sicherzustellen.

Die Cooperative Search Environment bietet eine flexible, gym-kompatible Multi-Agent-Verstärkungslern-Umgebung, die auf kooperative Suchaufgaben sowohl in diskreten Raster- als auch in kontinuierlichen Räumen zugeschnitten ist. Agenten arbeiten unter Teilbeobachtung und können Informationen basierend auf anpassbaren Kommunikationstopologien teilen. Das Framework unterstützt vordefinierte Szenarien wie Such- und Rettungsaktionen, dynamische Zielverfolgung und kollaborative Kartierung, mit APIs zum Definieren benutzerdefinierter Umgebungen und Belohnungsstrukturen. Es integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 und Ray RLlib, beinhaltet Logging-Utilities zur Leistungsanalyse und bietet integrierte Visualisierungstools für die Echtzeitüberwachung. Forscher können Rastergrößen, Agentenzahlen, Sensorspektren und Belohnungsteilmechanismen anpassen, um Koordinationsstrategien zu bewerten und neue Algorithmen effektiv zu benchmarken.

MineLand stellt eine flexible 3D-Sandbox-Umgebung inspiriert von Minecraft bereit, um Verstärkungslern-Agenten zu trainieren. Es verfügt über Gym-kompatible APIs für nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und eigenen Implementierungen. Nutzer erhalten Zugriff auf eine Bibliothek von Aufgaben, darunter Ressourcensammlung, Navigation und Konstruktionsherausforderungen, jede mit konfigurierbarer Schwierigkeit und Belohnungsstruktur. Echtzeit-Rendering, Multi-Agenten-Szenarien und Headless-Modi ermöglichen skalierbares Training und Benchmarking. Entwickler können neue Karten entwerfen, eigene Belohnungsfunktionen definieren und zusätzliche Sensoren oder Steuerungen integrieren. MineLand’s Open-Source-Codebasis fördert reproduzierbare Forschung, kollaborative Entwicklung und schnelles Prototyping von KI-Agenten in komplexen virtuellen Welten.