NKC Multi-Agent Models bietet Forschern und Entwicklern ein umfassendes Toolkit für die Gestaltung, das Training und die Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernsystemen. Es verfügt über eine modulare Architektur, bei der Nutzer benutzerdefinierte Agenten-Policies, Umgebungsdynamiken und Belohnungsstrukturen definieren. Die nahtlose Integration mit OpenAI Gym ermöglicht schnelle Prototyp-Entwicklung, während die Unterstützung für TensorFlow und PyTorch Flexibilität bei der Auswahl der Lern-Backends bietet. Das Framework enthält Werkzeuge für Erfahrungsspeicherung, zentrales Training mit dezentraler Ausführung und verteiltes Training auf mehreren GPUs. Umfangreiche Logging- und Visualisierungs-Module erfassen Leistungsmetriken, was Benchmarking und Hyperparameter-Optimierung erleichtert. Durch die Vereinfachung der Einrichtung kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien beschleunigt NKC Multi-Agent Models die Forschung in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik-Schwärme und Spiel-KI.

Autoware ist eine hochmoderne Open-Source-Softwareplattform, die für autonome Fahrzeugfunktionen entwickelt wurde. Sie integriert verschiedene Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Lokalisierung, Planung und Steuerung, um den Bedürfnissen von Entwicklern und Forschern gerecht zu werden. Mit Autoware können Benutzer anspruchsvolle Anwendungen für autonomes Fahren erstellen und auf eine breite Palette von Tools und vorkonfigurierten Softwaremodulen zugreifen, was eine schnelle Testung und Bereitstellung in realen Umgebungen erleichtert.

Der F1Tenth Two-Agent Simulator ist ein spezielles Simulationsframework, das auf ROS und Gazebo basiert und zwei im Maßstab 1/10 autonome Fahrzeuge beim Rennen oder in Kooperation auf benutzerdefinierten Strecken emuliert. Es unterstützt realistische Reifenmodell-Physik, Sensorsimulation, Kollisionsdetektion und Datenlogging. Benutzer können eigene Planungs- und Steuerungsalgorithmen integrieren, Agentenparameter anpassen und Rennen gegeneinander durchführen, um Leistung, Sicherheit und Koordinationsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu bewerten.

Motional ist führend in der Entwicklung von Technologien für autonome Fahrzeuge. Durch den Einsatz komplexer KI-Algorithmen zielen sie darauf ab, sichere und effiziente selbstfahrende Fahrzeuge zu schaffen. Ihre Technologie erhöht nicht nur die Mobilität, sondern reduziert auch Verkehrsunfälle durch fortschrittliche Sicherheitsfunktionen. Als Partner von Smart-City-Initiativen setzt sich Motional dafür ein, den städtischen Verkehr mit ihren autonomen Fahrzeugen zu transformieren und sie zu einem integralen Bestandteil zukünftiger Transportsysteme zu machen.

Navya autonome Fahrzeuge nutzen modernste KI, um vollautomatische Transportlösungen bereitzustellen. Diese Fahrzeuge sind so konzipiert, dass sie ohne Fahrer betrieben werden können, was sie für den öffentlichen Nahverkehr, Campus-Shuttles und Logistik geeignet macht. Sie verbessern die Betriebseffizienz, reduzieren den Verkehrsaufkommen und sind mit Sicherheitsfunktionen ausgestattet, die die Hinderniserkennung und die Entscheidungsfindung in Echtzeit umfassen. Ideal für urbane Umgebungen gewährleisten Navya-Fahrzeuge nahtlose Mobilität und effizienten Transport und verändern so unsere Sichtweise auf den Verkehr.