HoME, dessen vollständiger Name „Household Multimodal Environment“ lautet, ist ein multimodaler Umgebungsdatensatz, der künstlichen Agenten dabei helfen soll, aus Bild, Ton, Semantik, Physik und Interaktionen mit Objekten oder anderen Agenten in realen Umgebungen zu lernen.

HoME integriert SUNCG-DatensatzÜber 45.000 verschiedene 3D-Hausgrundrisse, die das Lernen, die Generalisierung und das transferbezogene Lernen fördern können.

HoME ist eine Open Source OpenAI Gym Kompatible Plattform, erweiterbar auf Aufgaben im Bereich des bestärkenden Lernens, der Sprachgrundlagen, der klangbasierten Navigation, der Robotik, des Multi-Agenten-Lernens und mehr.

Die Universität Sherbrooke hat das System veröffentlicht.