Multiagent_systemは、多エージェント環境の構築と管理のための包括的なツールキットを提供します。ユーザーはカスタムシミュレーションシナリオを定義し、エージェントの行動を指定し、DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたアルゴリズムを利用できます。このフレームワークは同期式と非同期式の訓練をサポートし、エージェントは同時にまたは交代で相互作用します。組み込みの通信モジュールは、協力戦略のためのメッセージパッシングを促進します。YAMLファイルを通じて実験の構成が簡素化され、結果は自動的にCSVまたはTensorBoardに記録されます。視覚化スクリプトは、エージェントの軌跡、報酬の推移、通信パターンの解釈に役立ちます。研究と生産のワークフローに設計されており、Single-machineのプロトタイプからGPUクラスター上の分散トレーニングまでシームレスにスケールします。

We Are Learningは、その使いやすいプラットフォームによって、コンテンツ作成を革命化します。数分で高品質の3Dアニメーションとインタラクティブなシミュレーションを作成するために設計されています。トレーニング、教育目的、ストーリーテリングのいずれにおいても、プラットフォームの直感的なインターフェースにより、技術的な専門知識がなくても魅力的で没入感のある体験を作成できます。プラットフォームには多数のテンプレートとAIアシスタントのAicoが搭載されており、作成プロセスを迅速化し、プロフェッショナルレベルの出力を保証します。

Archetype AIはシナリオ生成とシミュレーション作成を専門とし、ユーザーが特定のニーズに合わせたインタラクティブな体験を設計できるようにします。専門家向けのトレーニングシミュレーション、教育目的の仮想環境、研究者向けの複雑なシナリオモデリングなど、さまざまなアプリケーションに対応しています。最新のAI技術を活用し、高精度で現実的な生成シナリオを保証し、ユーザーが結果を分析し、意思決定プロセスを改善できるようにします。