Гибкие simulated environments решения

Используйте многофункциональные simulated environments инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

simulated environments

  • Погружающая площадка для ролевых игр с акцентом на сюжет.
    0
    0
    Что такое Immersim AI?
    Immersim AI — это передовая платформа для ролевых игр, разработанная для раскрытия креативности в повествовании. Пользователи могут создавать и исследовать бесконечные вселенные и сценарии, взаимодействуя с персонажами в динамичных нарративах. Будь вы рассказчиком, игроком или просто любителем погружающих опытов, Immersim AI позволяет вам формировать нарратив, участвуя в интерактивном мире, который эволюционирует на основе пользовательского ввода, обогащая опыт.
  • Открытая многопользовательская платформа, позволяющая реализовать коммуникацию на основе возникающего языка для масштабируемого совместного принятия решений и исследования окружающей среды.
    0
    0
    Что такое multi_agent_celar?
    multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.
  • Система из нескольких роботов на базе ROS для автономных совместных поисково-спасательных операций с координацией в реальном времени.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS?
    Многопроцессорная система поиска и спасения в ROS — это робототехнический фреймворк, использующий ROS для развертывания нескольких автономных агентов для проведения скоординированных операций поиска и спасения. Каждый агент использует внутренние датчики и темы ROS для создания карт в реальном времени, избегания препятствий и обнаружения целей. Центральный координатор динамически распределяет задачи в зависимости от состояния агента и отзывов окружающей среды. Система может работать в Gazebo или на физических роботах, позволяя исследователям и разработчикам тестировать и совершенствовать взаимодействие множества роботов, протоколы связи и адаптивное планирование миссий в условиях, приближенных к реальности.
  • Реализует децентрализованное многопроagentное обучение с использованием DDPG с PyTorch и Unity ML-Agents для совместного обучения агентов.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
    Этот проект с открытым исходным кодом представляет собой полный фреймворк обучения с подкреплением для нескольких агентов на базе PyTorch и Unity ML-Agents. Включает децентрализованные алгоритмы DDPG, обертки окружения и тренировочные скрипты. Пользователи могут настраивать политики агентов, критические сети, буферы повторных данных и параллельных рабочих. Встроены хуки для логирования и мониторинга с помощью TensorBoard, а модульная структура позволяет легко внедрять пользовательские функции награды и параметры окружения. В репозитории есть примерные сцены Unity с демонстрациями задач совместной навигации, что делает его идеально подходящим для расширения и бенчмаркинга сценариев с множеством агентов в симуляциях.
Рекомендуемые