HFO_DQN combina Python y TensorFlow para ofrecer un pipeline completo para entrenar agentes de fútbol usando Deep Q-Networks. Los usuarios pueden clonar el repositorio, instalar dependencias incluyendo el simulador HFO y bibliotecas Python, y configurar los parámetros de entrenamiento en archivos YAML. El marco implementa reproducción de experiencias, actualizaciones del red objetivo, exploración epsilon-greedy y modelado de recompensas adaptado al dominio de ofensiva de medio campo. Incluye scripts para entrenamiento de agentes, registro de rendimiento, partidas de evaluación y visualización de resultados. La estructura modular permite integrar arquitecturas de redes neuronales personalizadas, algoritmos RL alternativos y estrategias de coordinación multiagente. Las salidas incluyen modelos entrenados, métricas de rendimiento y visualizaciones del comportamiento, facilitando investigaciones en aprendizaje por refuerzo y sistemas multiagente.

Shumai es una poderosa biblioteca de tensores diseñada para JavaScript y TypeScript, creada por Facebook Research (FAIR). La biblioteca se destaca por su alto rendimiento, conectividad de red y capacidades diferenciables. Construida utilizando Bun y Flashlight, permite a los desarrolladores integrar sin problemas funcionalidades de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en aplicaciones web. Soporta funciones como computación en GPU, lo que la hace ideal para cálculos científicos complejos y entrenamiento de modelos. Shumai tiene como objetivo proporcionar un entorno robusto para desarrollar modelos avanzados de aprendizaje automático en un ecosistema TypeScript.