MARL-DPP ist ein Open-Source-Framework, das Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL) mit erzwungener Diversität durch Determinantal Point Processes (DPP) ermöglicht. Traditionelle MARL-Ansätze leiden oft daran, dass sich Politiken auf ähnliche Verhaltensweisen konvergieren; MARL-DPP adressiert dies, indem es dpp-basierte Maßnahmen integriert, um Agenten zu ermutigen, vielfältige Aktionsverteilungen beizubehalten. Das Toolkit bietet modulare Codes zur Einbettung von DPP in Trainingsziele, bei der Probenahme von Politiken und beim Management der Exploration. Es enthält fertige Integrationen mit Standard-Umgebungen wie OpenAI Gym und der Multi-Agent Particle Environment (MPE), sowie Werkzeuge für Hyperparameter-Management, Logging und die Visualisierung von Diversitätsmetriken. Forscher können die Auswirkungen von Diversitätsbeschränkungen bei kooperativen Aufgaben, Ressourcenallokation und Wettkampfspielen bewerten. Das erweiterbare Design unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen und fortgeschrittene Algorithmen, um die Erforschung neuer MARL-DPP-Varianten zu erleichtern.

Mineflow ist eine KI-gestützte Plattform, die die Mineralexploration revolutioniert, indem sie Standortdaten in hochgenaue Vorhersagen von Minerallagerstätten umwandelt. Mittels fortschrittlicher neuronaler Netzwerke generiert Mineflow 2D-Potenzialkarten und 3D-Blockmodelle, die es geologischen Teams ermöglichen, die Zusammensetzung und Struktur der unterirdischen Mineralien effektiver zu visualisieren und zu verstehen. Die Plattform unterstützt die Integration mit verschiedenen Datenformaten und hilft den Erkundungsteams, datengestützte Entscheidungen zu treffen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit von Mineralexplorationsprojekten verbessert wird.