Hailo es un agente de IA innovador enfocado en optimizar el despliegue de modelos de redes neuronales en diversos entornos. Mejora el rendimiento utilizando algoritmos avanzados para garantizar una gestión eficiente de recursos. Hailo tiene como objetivo simplificar el proceso de despliegue del modelo, haciéndolo accesible para los desarrolladores que buscan aprovechar las capacidades de IA en sus aplicaciones. Al admitir tanto dispositivos de borde como entornos en la nube, Hailo ofrece flexibilidad sin comprometer la velocidad ni la eficiencia.

Selective Reincarnation introduce un mecanismo de entrenamiento dinámico basado en población adaptado para MARL. La rendimiento de cada agente se evalúa periódicamente en función de umbrales predefinidos. Cuando el rendimiento de un agente cae por debajo de sus pares, sus pesos se restablecen a los del agente con mejor rendimiento actual, reencarnándolo con comportamientos probados. Este enfoque mantiene la diversidad restableciendo solo a los de bajo rendimiento, minimizando los restablecimientos destructivos y guiando la exploración hacia políticas de alto valor. Al permitir una herencia de parámetros de redes neuronales dirigida, la canalización reduce la varianza y acelera la convergencia en entornos cooperativos o competitivos. Compatible con cualquier algoritmo MARL basado en gradiente de políticas, la implementación se integra fácilmente en flujos de trabajo basados en PyTorch e incluye hiperparámetros configurables para la frecuencia de evaluación, criterios de selección y ajuste de estrategias de restablecimiento.