Explainable Causal Reinforcement Learning for circular manufacturing supply chains for low-power autonomous deployments

El autor explora la intersección de la inferencia causal y el aprendizaje por refuerzo para optimizar las cadenas de suministro de fabricación circular. Este enfoque busca desarrollar agentes de RL más robustos y explicables para implementaciones autónomas de bajo consumo.