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

O autor explora a interseção da inferência causal e do aprendizado por reforço para otimizar cadeias de suprimentos de manufatura circular. Esta abordagem visa desenvolver agentes de RL mais robustos e explicáveis para implantações autônomas de baixa potência.