PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.
Características principales de PommerLearn
Implementación del algoritmo PPO
Implementación del algoritmo DQN
Envoltorios del entorno Pommerman
Hiperparámetros configurables
Integración de registro y TensorBoard
Control de puntos de control y guardado de modelos
SimHome es una plataforma impulsada por IA que permite a los usuarios crear y navegar por entornos domésticos virtuales personalizables. Integra tecnología de vanguardia para ayudar a los usuarios a visualizar sus elecciones de diseño y tomar decisiones informadas. Al utilizar herramientas intuitivas, los usuarios pueden modificar las distribuciones, experimentar con diferentes estilos de interiores e incluso simular cambios de iluminación, lo que da como resultado una experiencia integral de construcción de casas.