マルチエージェント検査シミュレーションは、Unity 3D環境内で複数の自律エージェントを協力して検査タスクを実行するための包括的なフレームワークを提供します。これには、検査ターゲット、調整可能な報酬関数、エージェントの動作パラメータを備えたシーンとの連携機能が含まれます。研究者は、Python APIを利用してカスタム環境のスクリプト作成、エージェント数の定義、訓練カリキュラムの設定が可能です。さらに、並列訓練セッション、TensorBoardによるログ記録、レイキャスト、カメラ映像、位置情報を含むカスタマイズ可能な観測機能もサポートしています。ハイパーパラメータや環境の複雑さを調整することで、カバレッジ、効率性、協調性のメトリクス上で強化学習アルゴリズムのベンチマーキングが可能です。オープンソースのコードベースは、ロボット工学の試作、協調AIの研究、多エージェントシステムの教育デモンストレーションへの拡張を促進します。

DataEnvGymは、Gym API上に構築されたモジュール式でカスタマイズ可能な環境のコレクションを提供し、データ駆動型ドメインにおける強化学習研究を促進します。研究者やエンジニアは、データクリーニング、特徴工学、バッチスケジューリング、ストリーミング分析などのビルトインタスクから選択できます。このフレームワークは、人気のRLライブラリとのシームレスな統合、標準化されたベンチマーク指標、エージェントのパフォーマンス追跡用のロギングツールをサポートします。ユーザーは、複雑なデータパイプラインのモデル化や、現実的な制約下でのアルゴリズム評価のために環境を拡張または組み合わせることが可能です。