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открытые решения

  • CityLearn

    Une environnement d'apprentissage par renforcement open-source pour optimiser la gestion de l'énergie des bâtiments, le contrôle des microgrids et les stratégies de réponse à la demande.
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    Qu'est-ce que CityLearn ?
    CityLearn fournit une plateforme de simulation modulaire pour la recherche en gestion de l'énergie utilisant l'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent définir des regroupements de bâtiments multi-zones, configurer des systèmes HVAC, des unités de stockage et des sources renouvelables, puis entraîner des agents RL contre des événements de réponse à la demande. L'environnement expose des observations d'état telles que températures, profils de charge et prix de l'énergie, tandis que les actions contrôlent les points de consigne et la dispatch du stockage. Une API de récompense flexible permet des métriques personnalisées—comme les économies de coûts ou la réduction des émissions—et les outils de journalisation supports l'analyse des performances. CityLearn est idéal pour le benchmarking, l'apprentissage par curriculum, et le développement de nouvelles stratégies de contrôle dans un cadre de recherche reproductible.
    Fonctionnalités principales de CityLearn
    • Simulation configurable de bâtiments multi-zones et microgrids
    • Modélisation d'événements de réponse à la demande
    • API de fonction de récompense personnalisable
    • Implémentations d'agents de référence
    • Outils de journalisation et d'analyse détaillés
    • Gestion de scénarios et de jeux de données
    Avantages et inconvénients de CityLearn

    Inconvénients

    Principalement axé sur la formation et la simulation, peut nécessiter une intégration avec du matériel robotique réel pour le déploiement.
    Dépend de la disponibilité de jeux de données de haute qualité pour former des politiques de navigation réalistes.
    Aucune information sur les prix ou le support commercial disponible.

    Avantages

    Permet la formation sur de vastes environnements réels de taille urbaine avec des changements environnementaux extrêmes.
    Utilise des représentations d’images bimodales compactes pour un apprentissage efficace en échantillons, réduisant significativement le temps de formation par rapport aux méthodes d’images brutes.
    Prend en charge la généralisation à travers les transitions jour/nuit et saisonnières, améliorant la robustesse des politiques de navigation.
    Open source avec code et jeux de données publiquement disponibles.

  • Jina AI

    Jina AI propose des solutions de recherche neuronale alimentées par l'IA pour les entreprises et les développeurs.
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    Qu'est-ce que Jina AI ?
    Jina AI est un fournisseur leader de solutions de recherche neuronale natives du cloud. Leur framework open source exploite l'apprentissage profond à la pointe de la technologie pour permettre aux entreprises et aux développeurs de gérer efficacement et de rechercher à travers divers types de données. Cette approche facilite le déploiement, l'évolutivité et l'orchestration transparents des systèmes de recherche, ce qui en fait un choix idéal pour les entreprises cherchant à améliorer leurs capacités de récupération d'informations et de gestion de données.

  • Multi-Agent Surveillance

    Environnement Python open-source pour former des agents IA coopératifs afin de surveiller et détecter les intrus dans des scénarios basés sur une grille.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Surveillance ?
    Multi-Agent Surveillance offre un cadre de simulation flexible où plusieurs agents IA agissent comme prédateurs ou évadés dans un monde en grille discret. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l'environnement tels que les dimensions de la grille, le nombre d'agents, les rayons de détection et les structures de récompense. Le dépôt comprend des classes Python pour le comportement des agents, des scripts de génération de scénarios, une visualisation intégrée via matplotlib et une intégration transparente avec des bibliothèques populaires d'apprentissage par renforcement. Cela facilite la création de benchmarks pour la coordination multi-agent, le développement de stratégies de surveillance personnalisées et la réalisation d'expériences reproductibles.
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