Hailo est un agent IA innovant axé sur l'optimisation du déploiement de modèles de réseaux neuronaux dans divers environnements. Il améliore les performances en utilisant des algorithmes avancés pour assurer une gestion efficace des ressources. Hailo vise à simplifier le processus de déploiement des modèles, le rendant accessible aux développeurs cherchant à tirer parti des capacités de l'IA dans leurs applications. En prenant en charge à la fois les appareils de périphérie et les environnements basés sur le cloud, Hailo offre de la flexibilité sans compromettre la vitesse ou l'efficacité.

Selective Reincarnation introduit un mécanisme d'entraînement basé sur une population dynamique, adapté au renforcement multi-agent. La performance de chaque agent est régulièrement évaluée par rapport à des seuils prédéfinis. Lorsqu'un agent tombe en dessous de la performance de ses pairs, ses poids sont réinitialisés à ceux de l'agent actuel le mieux performant, le réincarnant ainsi avec des comportements éprouvés. Cette approche maintient la diversité en ne réinitialisant que les agents sous-performants, minimisant ainsi les resets destructeurs tout en orientant l'exploration vers des politiques à haute récompense. En permettant une héritage ciblé des paramètres du réseau neuronal, la pipeline réduit la variance et accélère la convergence dans des environnements multi-agent coopératifs ou compétitifs. Compatible avec tout algorithme MARL basé sur la gradient de politique, l'implémentation s'intègre parfaitement dans les workflows basés sur PyTorch et inclut des hyperparamètres configurables pour la fréquence d'évaluation, les critères de sélection et le réglage de la stratégie de reset.