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открытые решения

  • CityLearn

    Un entorno de aprendizaje por refuerzo de código abierto para optimizar la gestión de energía en edificios, control de microredes y estrategias de respuesta a la demanda.
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    ¿Qué es CityLearn?
    CityLearn proporciona una plataforma de simulación modular para la investigación en gestión energética usando aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden definir agrupaciones de edificios multi-zona, configurar sistemas HVAC, unidades de almacenamiento y fuentes renovables, y luego entrenar agentes RL frente a eventos de respuesta a la demanda. El entorno expone observaciones de estado como temperaturas, perfiles de carga y precios de energía, mientras que las acciones controlan puntos de consigna y despachos de almacenamiento. Una API de recompensas flexible permite métricas personalizadas, como ahorros en costos o reducción de emisiones, y las utilidades de registro soportan análisis de rendimiento. CityLearn es ideal para benchmarking, aprendizaje por currículo y desarrollo de nuevas estrategias de control en un marco de investigación reproducible.
    Características principales de CityLearn
    • Simulación configurable de agrupaciones de edificios y microredes
    • Modelado de eventos de respuesta a la demanda
    • API de función de recompensa personalizable
    • Implementaciones de agentes de referencia
    • Herramientas detalladas de registro y análisis
    • Gestión de escenarios y conjuntos de datos
    Pros y Contras de CityLearn

    Desventajas

    Enfocado principalmente en entrenamiento y simulación, puede requerir integración con hardware robótico real para su implementación.
    Depende de la disponibilidad de conjuntos de datos de alta calidad para entrenar políticas de navegación realistas.
    No hay información disponible sobre precios o soporte comercial.

    Ventajas

    Permite el entrenamiento en grandes entornos del mundo real del tamaño de una ciudad con cambios ambientales extremos.
    Utiliza representaciones de imagen bimodal compactas para un aprendizaje eficiente en muestras, reduciendo significativamente el tiempo de entrenamiento comparado con métodos de imagen cruda.
    Soporta generalización a través de transiciones de día/noche y estaciones, mejorando la robustez de las políticas de navegación.
    Código y conjuntos de datos de código abierto y disponibles públicamente.

  • Jina AI

    Jina AI ofrece soluciones de búsqueda neural potenciadas por IA para empresas y desarrolladores.
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    ¿Qué es Jina AI?
    Jina AI es un proveedor líder de soluciones de búsqueda neural nativas de la nube. Su framework de código abierto aprovecha el aprendizaje profundo de última generación para permitir que las empresas y los desarrolladores manejen y busquen de manera eficiente distintos tipos de datos. Este enfoque facilita el despliegue, escalado y orquestación sin problemas de los sistemas de búsqueda, lo que lo hace ideal para empresas que buscan mejorar sus capacidades de recuperación de información y gestión de datos.

  • Multi-Agent Surveillance

    Entorno Python de código abierto para entrenar agentes IA cooperativos para vigilar y detectar intrusos en escenarios basados en una cuadrícula.
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    ¿Qué es Multi-Agent Surveillance?
    Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.
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