Laneform nutzt generative KI-Technologie, um Stadtplanern, Entwicklern und zivilgesellschaftlichen Führungskräften bei der Erstellung konzeptioneller Bilder zu helfen. Die Plattform ermöglicht eine effektive Bürgerbeteiligung, indem sie den Nutzern die Teilnahme an visuellen Umfragen ermöglicht. Sie verbessert den Planungsprozess, indem sie realistische Darstellungen liefert und öffentliches Feedback effizient sammelt.

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.