Industrial Benchmark est un ensemble de données qui comble le fossé entre les problèmes artificiels gratuits, enregistrés et proactifs et les propriétés des problèmes industriels réels. Les ensembles de données concernent le RL hors ligne et en ligne du monde réel et sont utilisés pour trouver les meilleurs algorithmes RL pour les applications du monde réel. L'ensemble de données vise à fournir des scénarios de formation RL interprétables et des informations détaillées sur le processus d'apprentissage des méthodes. (Les données industrielles (IB) résultantes ont été rendues publiques à la communauté RL en publiant son code Java et Python sur Github, y compris un wrapper OpenAI Gym)