Das Multi-Agenten-Autonomous Waste Collection System ist eine forschungsbasierte Plattform, die Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen einsetzt, um einzelne Abfallsammelroboter im Routenkonflikt zu trainieren. Die Agenten lernen, redundante Abdeckung zu vermeiden, die Fahrstrecke zu minimieren und auf dynamische Abfallmuster zu reagieren. Das System ist in Python entwickelt und integriert eine Simulationsumgebung zur Testung und Verfeinerung der Richtlinien vor dem echten Einsatz. Nutzer können Kartenlayouts, Abfallentsorgungsstellen, Sensoreinstellungen der Agenten und Belohnungsstrukturen konfigurieren, um das Verhalten an spezifische urbane Bereiche oder Betriebsbeschränkungen anzupassen.

Quensus ist auf intelligentes Wassermanagement spezialisiert und bietet mit seinem Flaggschiff-Produkt LeakNet eine umfassende Lösung. Mit den neuesten Technologien in Cloud-Computing und maschinellem Lernen bietet LeakNet Echtzeit-Wasserüberwachung, Leckagebenachrichtigungen und automatische Abschaltungen, um leckenfreie Umgebungen zu schaffen. Diese umfassende Lösung hilft nicht nur, Wasserschäden zu verhindern, sondern reduziert auch die Wasserrechnungen um bis zu 60%. Sie wurde sowohl für gewerbliche als auch für private Immobilien entwickelt und gewährleistet Sicherheit, Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz.

Scrapeless nutzt künstliche Intelligenz, um Schrottdaten effizient zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Es bietet Unternehmen wichtige Einblicke in Materialmengen und -werte, rationalisiert die Recyclingoperationen, minimiert Fehler und verbessert die Gesamtrentabilität. Darüber hinaus sorgt Scrapeless für Nachhaltigkeit, indem es verantwortungsvolle Abfallbewirtschaftungspraktiken durch datengestützte Entscheidungsfindung fördert.