구글의 AI 공동 과학자는 고급 기계 학습 알고리즘을 결합하여 기존 데이터를 기반으로 가설을 생성하고 실험 설계를 제안하며 결과를 분석하여 연구자들을 돕습니다. 이 AI 시스템은 방대한 데이터 세트를 신속하게 처리할 수 있으며, 생물학, 화학 및 재료 과학과 같은 분야에서 중요한 과학적 돌파구로 이어질 수 있는 통찰력을 제공합니다. 보조자로서 연구자들이 매일 반복적인 데이터 처리보다는 비판적 사고와 혁신적인 실험에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

MARL Simulator는 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. PyTorch의 분산 백엔드를 활용하여 사용자가 여러 GPU 또는 노드에서 병렬 학습을 실행할 수 있도록 하여 실험 시간을 크게 줄입니다. 시뮬레이터는 협력 내비게이션, 포식자-피식자, 격자 세계 등과 사용자 정의 환경을 지원하는 모듈형 환경 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 다양한 통신 프로토콜을 활용하여 행동을 조정하고, 관측을 공유하며, 보상을 동기화할 수 있습니다. 구성 가능한 보상 및 관측 공간은 학습 역학에 세밀한 제어를 가능하게 하며, 내장 로깅 및 시각화 도구는 성능 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

MGym은 Python에서 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경을 구축하고 관리하기 위한 전문 프레임워크입니다. 여러 에이전트가 포함된 복잡한 시나리오를 정의할 수 있으며, 각각 커스터마이즈 가능한 관측·행동 공간, 보상 함수, 상호작용 규칙을 가집니다. MGym은 동기 및 비동기 실행 모드를 지원하며, 병행과 회전 기반 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. Gym과 유사한 API로 설계되어 Stable Baselines, RLlib, PyTorch와 원활히 통합됩니다. 환경 벤치마킹, 결과 시각화, 성능 분석을 위한 유틸리티 모듈도 포함되어 있어 MARL 알고리즘의 체계적 평가가 가능합니다. 모듈식 구조로 협력적, 경쟁적 또는 혼합형 에이전트 태스크를 빠르게 프로토타이핑할 수 있어 연구자와 개발자가 MARL 실험과 연구를 가속화할 수 있습니다.

RoboCup Rescue Agent Simulation은 IA 기반 다중 에이전트들이 협력하여 피해자를 찾고 구조하는 도시 재해 환경을 모델링한 오픈소스 프레임워크입니다. 내비게이션, 맵핑, 통신, 센서 통합 인터페이스를 제공하며, 사용자는 맞춤형 에이전트 전략을 스크립트화하고 배치 실험을 수행하며 에이전트 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 시나리오 구성, 로그 기록, 결과 분석을 지원하여 다중 에이전트 시스템과 재해 대응 알고리즘 연구를 가속화합니다.