NKC Multi-Agent Models fournit aux chercheurs et développeurs une boîte à outils complète pour concevoir, entraîner et évaluer des systèmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle dispose d'une architecture modulaire où les utilisateurs définissent des politiques agents personnalisées, des dynamiques d’environnement et des structures de récompense. L’intégration transparente avec OpenAI Gym permet un prototypage rapide, tandis que le support de TensorFlow et PyTorch offre une flexibilité dans le choix des moteurs d’apprentissage. Le framework inclut des utilitaires pour la rejouabilité d’expérience, la formation centralisée avec exécution décentralisée, et la formation distribuée sur plusieurs GPUs. Des modules de journalisation et de visualisation étendus capturent les métriques de performance, facilitant le benchmarking et l’ajustement des hyperparamètres. En simplifiant la mise en place de scénarios coopératifs, compétitifs et mixtes, NKC Multi-Agent Models accélère l’expérimentation dans des domaines comme les véhicules autonomes, les essaims robotiques et l’IA de jeu.

Autoware est une plateforme logicielle open source à la pointe de la technologie conçue pour les fonctions de véhicule autonome. Elle intègre diverses capacités telles que la perception, la localisation, la planification et le contrôle, répondant ainsi aux besoins des développeurs et des chercheurs. Avec Autoware, les utilisateurs peuvent créer des applications de conduite autonome sophistiquées, accédant à un large éventail d'outils et de modules logiciels préconfigurés, facilitant le test et le déploiement rapides dans des environnements réels.

Le F1Tenth Two-Agent Simulator est un cadre de simulation spécialisé construit sur ROS et Gazebo pour émuler deux véhicules autonomes à l’échelle 1/10 en course ou en coopération sur des circuits personnalisés. Il prend en charge la physique réaliste du modèle de pneus, l’émulation de capteurs, la détection de collisions et la journalisation des données. Les utilisateurs peuvent intégrer leurs propres algorithmes de planification et de contrôle, ajuster les paramètres des agents, et exécuter des scénarios tête-à-tête pour évaluer la performance, la sécurité et les stratégies de coordination dans des conditions contrôlées.

Motional est un leader dans le développement de technologies de véhicules autonomes. En utilisant des algorithmes d'IA sophistiqués, ils visent à créer des véhicules autonomes sûrs et efficaces. Leur technologie améliore non seulement la mobilité, mais réduit également les accidents de la route grâce à des caractéristiques de sécurité avancées. En tant que partenaire des initiatives de ville intelligente, Motional s'engage à transformer le transport urbain avec ses véhicules autonomes, les rendant partie intégrante des futurs systèmes de transport.

Les véhicules autonomes Navya exploitent une IA de pointe pour fournir des solutions de transport entièrement autonomes. Ces véhicules sont conçus pour fonctionner sans conducteur, ce qui les rend adaptés aux transports publics, aux navettes de campus et à la logistique. Ils améliorent l'efficacité opérationnelle, réduisent la congestion routière et sont conçus avec des caractéristiques de sécurité qui incluent la détection d'obstacles et la prise de décision en temps réel. Idéaux pour les environnements urbains, les véhicules Navya assurent une mobilité sans faille et un transport efficace, transformant notre vision du transport.