Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.

MADDPG-Keras ofrece un marco completo para la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente al implementar el algoritmo MADDPG en Keras. Admite espacios de acción continuos, múltiples agentes y entornos estándar de OpenAI Gym. Los investigadores y desarrolladores pueden configurar arquitecturas de redes neuronales, hiperparámetros de entrenamiento y funciones de recompensa, luego lanzar experimentos con registros integrados y puntos de control para acelerar el aprendizaje de políticas multiagente y la evaluación comparativa.

La aplicación Science permite a los usuarios analizar cualquier afirmación con evidencia tanto de apoyo como de oposición derivada de investigaciones científicas revisadas por pares. Al utilizar IA para buscar artículos científicos, conecta a los usuarios directamente con las fuentes, proporcionando un análisis equilibrado de la solidez de la evidencia y el consenso científico. La plataforma está diseñada para ayudar a los investigadores a agilizar su proceso de revisión de literatura, al tiempo que ofrece al público en general acceso a información basada en evidencia en un formato accesible.