Hebero: marco GPU paralelo para aprendizaje por refuerzo heterogéneo
Hebero es un marco de trabajo para el aprendizaje por refuerzo (RL) que permite la simulación paralela en GPU para tareas de manipulación robótica heterogéneas. El sistema, basado en Isaac Lab, facilita el entrenamiento conjunto y la evaluación de una única política a través de 40 tareas distintas,
