Substituindo o Agendamento Semi-Persistente por Redes Deep Q-Learning

Eliminação de colisões de pacotes em pelotões veiculares urbanos densos.

Formulações de Aprendizado por Reforço Multi-Agente

Veículos aprendem políticas de transmissão descentralizadas observando o espectro local, cortando colisões de pacotes em 70% em canais saturados.

Adaptação Contínua de Políticas em Tempo Real

Modems atualizam parâmetros neurais dinamicamente na transição de rodovias abertas para garagens de concreto densas.

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