Industrial Benchmark ist ein Datensatz, der die Lücke zwischen kostenlosen, aufgezeichneten und proaktiven künstlichen Problemen und den Eigenschaften realer industrieller Probleme schließt. Die Datensätze beziehen sich auf reales Offline- und Online-RL und werden verwendet, um die besten RL-Algorithmen für reale Anwendungen zu finden. Der Datensatz soll interpretierbare RL-Trainingsszenarien und detaillierte Einblicke in den Lernprozess der Methoden bieten. (Die resultierenden Industriedaten (IB) wurden der RL-Community öffentlich zugänglich gemacht, indem ihr Java- und Python-Code auf Github veröffentlicht wurde, einschließlich eines OpenAI Gym-Wrappers.)