VMAS — полный набор инструментов для построения и обучения мультиагентных систем с помощью глубокого обучения с подкреплением. Он обеспечивает параллельное моделирование сотен экземпляров окружений на GPU, что позволяет собирать данные с высокой пропускной способностью и масштабировать обучение. VMAS включает реализации популярных алгоритмов MARL, таких как PPO, MADDPG, QMIX и COMA, и предлагает модульные интерфейсы для быстрой прототипизации политики и среды. Фреймворк позволяет организовать централизованное обучение с децентрализованным исполнением (CTDE), поддерживаемые настраиваемые наградные функции, пространства наблюдения и хуки обратных вызовов для ведения журналов и визуализации. Благодаря модульной архитектуре VMAS легко интегрируется с моделями PyTorch и внешними средами, что делает его идеальным для исследований в задачах сотрудничества, соревнований и смешанных мотиваций в робототехнике, управлении трафиком, распределении ресурсов и сценариях игровой AI.

Currux Vision интегрирует передовые AI-технологии для создания автономных систем мониторинга и оптимизации городской инфраструктуры. Их решения охватывают управление трафиком, прогнозирование безопасности и обнаружение аномалий, предоставляя аналитику в реальном времени и применимые идеи. Платформа поддерживает разработчиков инфраструктуры и правительственные учреждения в обеспечении безопасности и эффективности в различных условиях.

JaxCore — это инновационное расширение для браузера, которое позволяет разработчикам улучшать свои веб-приложения с помощью таких функций, как распознавание речи и управление движением. Используя простой JavaScript API, разработчики могут создавать интерактивные и увлекательные впечатления для пользователей без необходимости в сторонних зависимостях или облачных сервисах. Это означает, что разработчики могут эффективно реализовывать голосовые команды и жесты движения напрямую в своих веб-играх и приложениях, значительно упрощая пользовательский опыт и обеспечивая возможности для продвинутых взаимодействий без препятствий на этапе настройки.

Искусственный интеллект Waymo обеспечивает работу его автономных автомобилей, используя комбинацию сенсоров, продвинутых алгоритмов и машинного обучения. Технология автономно передвигается по сложным городским средам, избегая препятствий и соблюдая правила дорожного движения без человеческого вмешательства. Цель Waymo — создать более безопасные дороги и предоставить удобные транспортные решения для всех. Платформа использует данные в реальном времени из своего флота, чтобы постоянно улучшать производительность вождения и безопасность.