We Are Learning революционизирует создание контента с помощью своей удобной платформы, разработанной для производства качественных 3D-анимаций и интерактивных симуляций за считанные минуты. Независимо от того, для обучения, образовательных целей или повествования, интуитивно понятный интерфейс платформы позволяет пользователям создавать увлекательные, погружающие впечатления без необходимости в технической экспертизе. Платформа оборудована множеством шаблонов и AI-помощником Aico для ускорения процесса создания и обеспечения профессионального уровня выходных данных.

Archetype AI специализируется на генерации сценариев и создании симуляций, позволяя пользователям разрабатывать интерактивные опыты, адаптированные к конкретным потребностям. Он поддерживает различные приложения, включая тренировочные симуляции для профессионалов, виртуальные среды для образовательных целей и моделирование сложных сценариев для исследователей. Используя передовые технологии ИИ, он обеспечивает высокую точность и реализм в генерируемых сценариях, позволяя пользователям анализировать результаты и улучшать процессы принятия решений.

Medical Realities — это инновационная платформа, преобразующая способ обучения медиков через погружающие опыты. Используя последние технологии VR и AR, платформа предлагает увлекательные симуляции и интерактивный контент, позволяющие пользователям практиковать хирургические навыки и знания в безопасной среде. Имея доступ к обширной библиотеке видео и симуляций высокой четкости, учащиеся могут испытывать реальные сценарии, которые улучшают их образовательный путь. Комплексные инструменты, доступные на Medical Realities, упрощают процесс обучения, делая его более эффективным и продуктивным для медицинских работников по всему миру.

Multiagent_system предлагает полноценный набор инструментов для построения и управления средами с несколькими агентами. Пользователи могут задавать собственные сценарии моделирования, описывать поведение агентов и использовать предустановленные алгоритмы, такие как DQN, PPO и MADDPG. Фреймворк поддерживает синхронное и асинхронное обучение, позволяя агентам взаимодействовать одновременно или по очереди. Встроенные модули коммуникации облегчают обмен сообщениями между агентами для кооперативных стратегий. Конфигурация экспериментов упрощена с помощью YAML-файлов, а результаты автоматически сохраняются в формате CSV или в TensorBoard. Скрипты визуализации помогают интерпретировать траектории агентов, динамику наград и схемы коммуникации. Разработан для исследовательских и производственных задач, Multiagent_system легко масштабируется от одиночных прототипов до распределенного обучения на GPU-кластеров.