AI Ко-научный сотрудник Google сочетает передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы помогать исследователям, генерируя гипотезы на основе имеющихся данных, предлагая экспериментальные дизайны и анализируя результаты. Эта AI система может быстро обрабатывать огромные объемы данных, предоставляя инсайты, которые могут привести к значительным научным прорывам в таких областях, как биология, химия и материалы. Служа помощником, она помогает исследователям сосредоточиться на критическом мышлении и инновационных экспериментах, а не на рутинной обработке данных.

MARL Simulator предназначен для эффективной и масштабируемой разработки алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением (MARL). Используя распределённое ядро PyTorch, он позволяет запускать параллельное обучение на нескольких GPU или узлах, значительно сокращая время экспериментов. Модульный интерфейс окружений поддерживает стандартные сценарии — такие как совместная навигация, охотник-жертва и мир в сетке, — а также пользовательские среды. Агентам доступны различные протоколы коммуникации для координации действий, обмена наблюдениями и синхронизации наград. Настраиваемые пространства наград и наблюдений обеспечивают тонкий контроль за динамикой обучения, а встроенные инструменты логирования и визуализации дают постоянный обзор показателей эффективности.

MGym — это специальная среда для создания и управления мультиагентными средами обучения с подкреплением (MARL) на Python. Она позволяет пользователям определять сложные сценарии с несколькими агентами, каждый из которых имеет настраиваемые наблюдения, действия, функции вознаграждения и правила взаимодействия. MGym поддерживает синхронный и асинхронный режимы выполнения, предоставляя моделирование агентов как в параллельном, так и в пошаговом режимах. Благодаря API, аналогичному Gym, MGym легко интегрируется с популярными библиотеками RL, такими как Stable Baselines, RLlib и PyTorch. Включает модули для оценки окружающей среды, визуализации результатов и анализа производительности, что способствует системной оценке алгоритмов MARL. Его модульная архитектура позволяет быстро прототипировать совместные, конкурирующие или смешанные задания, что помогает исследователям и разработчикам ускорить эксперименты и исследования в области MARL.

RoboCup Rescue Agent Simulation — это рамочная платформа с открытым исходным кодом, моделирующая городские катастрофические ситуации, где несколько управляемых ИИ агентов сотрудничают для поиска и спасения жертв. Она предоставляет интерфейсы для навигации, картографии, связи и интеграции сенсоров. Пользователи могут писать собственные стратегии агентов, запускать пакетные эксперименты и визуализировать показатели эффективности агентов. Платформа поддерживает настройку сценариев, ведение логов и анализ результатов, что ускоряет исследования в области мультиагентных систем и алгоритмов реагирования на бедствия.