Informatica - Sistemi multiagente

SwarmRL aiuta gli scienziati a controllare micro-robot per vari usi, soprattutto in medicina.

Un nuovo approccio per capire le funzioni di ricompensa complesse nel comportamento dell'IA.

Un nuovo metodo migliora la collaborazione tra robot nell'esplorazione di labirinti.

Un nuovo metodo permette agli agenti di seguire le regole di sicurezza in linguaggio semplice.

LAGMA migliora la cooperazione tra più agenti e l'efficienza dell'apprendimento tramite la guida agli obiettivi.

Gli agenti migliorano le previsioni insieme rispettando la privacy e i limiti.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle scelte concentrandosi sulle preferenze parziali.

Uno strumento completo per modellare fenomeni di diffusione in reti complesse.

Esplorare le complessità di allineare i sistemi di IA con i diversi interessi umani.

Due algoritmi migliorano il processo decisionale per gli agenti in ambienti competitivi e cooperativi.

Una piattaforma pensata per far imparare agli agenti AI diverse abilità tramite minigiochi.

Esplorando come i dispositivi possono collaborare per una migliore efficienza e prestazioni.

Uno sguardo alle misure di rischio nella presa di decisioni per framework multi-agente.

I droni seguono bersagli in movimento nelle aree urbane usando modelli ambientali avanzati.

Gli agenti creano un linguaggio per riferimenti spaziali nelle osservazioni durante il gioco.

Esaminando strategie per combattere il dark pooling negli spazi pubblicitari digitali.

La ricerca su HOP aumenta l'adattabilità degli agenti AI nei giochi a motivazione mista.

Esplora come i giochi causali modellano il processo decisionale tra gli agenti.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento dei computer nei giochi competitivi.

Esplorare il ruolo del calcolo quantistico nel migliorare l'efficienza dell'apprendimento multi-agente.

TreeInstruct guida gli studenti nel debugging attraverso metodi di interrogazione efficaci.

Affrontare la distribuzione dell'energia per sistemi cooperativi robusti.

Nuovi metodi migliorano la comunicazione e l'accuratezza nei sistemi di apprendimento decentralizzati.

I taxi volanti potrebbero rivoluzionare il trasporto urbano evitando il traffico stradale e offrendo corse veloci.

Quest'articolo esplora come gli avversari influenzano il lavoro di squadra tra i modelli linguistici.

Un nuovo algoritmo ottimizza i sistemi multi-agente mentre protegge la privacy degli utenti.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dell'apprendimento nei sistemi multi-agente grazie a una modellazione innovativa del mondo.

INDICT migliora la sicurezza del codice e la sua utilità utilizzando un'analisi a doppia critica.

Esaminare l'importanza dell'equità nella condivisione delle informazioni tra gruppi diversi.

Un nuovo modello migliora la comunicazione e la formazione tra gli agenti utilizzando mappe di credenze.

Scopri come i sistemi multi-agente migliorano l'automazione dei compiti e la risoluzione dei problemi.

Uno sguardo alle strategie per gestire grandi gruppi di agenti attraverso l'apprendimento per rinforzo.

Gli agenti imparano a giocare strategicamente a Pommerman tramite un approccio di allenamento strutturato.

Un nuovo metodo migliora la freschezza dei dati per i veicoli smart usando algoritmi innovativi.

Un nuovo modello rivela le dinamiche dell'apprendimento sociale e dell'imitazione del comportamento.

Gli agenti devono affrontare la sfida di raccogliere risorse mentre garantiscono la sostenibilità.

Affrontare le sfide di coordinazione nell'apprendimento per rinforzo multi-agente offline.

IBSEN migliora la creazione di copioni teatrali con una narrativa controllata e un coinvolgimento dei personaggi.

WARP-CA offre un approccio innovativo per prevedere e controllare gli incendi boschivi.

Scopri come PhysiBoSS semplifica la modellazione biologica complessa per i ricercatori.