Desafíos del aprendizaje por refuerzo en sistemas energéticos industriales
Analizamos los desafíos del RL en sistemas energéticos reales: observabilidad, diseño de acciones, recompensa y la brecha simulación-realidad.
#brecha sim-real
Superando la brecha sim-real en el despacho industrial basado en aprendizaje por refuerzo mediante semántica de ejecución.
Supera la brecha sim-real en despacho industrial con Reinforcement Learning y semántica de ejecución. Optimiza eficiencia y precisión en entornos industriales.