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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.
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