MARL-DPP é uma estrutura de código aberto que permite aprendizado por reforço multiagente (MARL) com diversidade garantida através de Processos de Pontos Determinantes (DPP). Abordagens tradicionais de MARL frequentemente sofrem de convergência de políticas para comportamentos semelhantes; MARL-DPP aborda isso incorporando medidas baseadas em DPP para encorajar os agentes a manter distribuições de ações diversas. O kit de ferramentas fornece código modular para incorporar DPP nos objetivos de treinamento, amostragem de políticas e gerenciamento de exploração. Inclui integração pronta para uso com ambientes padrão do OpenAI Gym e do Ambiente de Partículas Multiagente (MPE), além de utilitários para gerenciamento de hiperparâmetros, registro e visualização de métricas de diversidade. Pesquisadores podem avaliar o impacto de restrições de diversidade em tarefas cooperativas, alocação de recursos e jogos competitivos. O design extensível suporta ambientes personalizados e algoritmos avançados, facilitando a exploração de variantes do MARL-DPP.

O Mineflow é uma plataforma impulsionada por IA que está revolucionando a exploração mineral ao transformar os dados do local em previsões altamente precisas de depósitos minerais. Utilizando redes neurais avançadas, o Mineflow gera mapas de prospectividade 2D e modelos de blocos 3D, permitindo que as equipes geológicas visualizem e compreendam a composição e a estrutura dos minerais subterrâneos de forma mais eficaz. A plataforma suporta integração com vários formatos de dados e ajuda as equipes de exploração a tomar decisões baseadas em dados, melhorando, em última análise, a eficiência e a precisão dos projetos de exploração mineral.