Devath ist ein innovatives, KI-gesteuertes Smart Home-System, das entwickelt wurde, um Ihre Automatisierungserfahrung zu verbessern. Es integriert sich mühelos mit verschiedenen Smart Devices und ermöglicht es Benutzern, ihre Wohnumgebung über eine benutzerfreundliche Oberfläche zu steuern und zu automatisieren. Mit Devath können Benutzer maßgeschneiderte Szenarien erstellen, die Energieeffizienz verwalten und die allgemeine Bequemlichkeit im Alltag steigern – und das alles, ohne technische Expertise oder Programmierkenntnisse zu benötigen.

Toyota Woven City ist ein visionäres Projekt, das modernste KI-Technologien in einer vollständig vernetzten Stadtumgebung integriert. Dieses Projekt zielt darauf ab, das städtische Leben zu optimieren, indem es den Fokus auf intelligente Mobilitätslösungen, effizientes Energiemanagement und nahtlose Integration automatisierter Systeme legt. KI-Agenten in Woven City verbessern die Verkehrssysteme, erleichtern automatisierte Dienstleistungen und überwachen den Energieverbrauch, um den Bewohnern ein futuristisches und nachhaltiges Lebenserlebnis zu bieten.

ADHD Focus ist ein KI-unterstützter Planer, der darauf ausgelegt ist, Menschen mit ADHS zu helfen, ihre Aufgaben effektiver zu verwalten. Indem er überwältigende To-Do-Listen in umsetzbare Pläne verwandelt, automatisierte Korrekturlesen bietet und intelligente Planungsfunktionen zur Verfügung stellt, vereinfacht ADHD Focus Ihre täglichen Routinen. Mit fortschrittlichen Konzentrationswerkzeugen und intuitiven Systemen zerlegt ADHD Focus große Projekte in handhabbare Teile, damit die Nutzer die Kontrolle über ihre Aufmerksamkeit übernehmen und ihre Energielevel effizient verwalten können.

CityLearn bietet eine modulare Simulationsplattform für die Energieforschung mittels Verstärkungslernen. Benutzer können mehrzonenfähige Gebäudepakete, HVAC-Systeme, Speichereinheiten und erneuerbare Energiequellen definieren und RL-Agenten gegen Demand-Response-Ereignisse trainieren. Die Umgebung liefert Zustandsbeobachtungen wie Temperaturen, Lastprofile und Energiepreise, während Aktionen Setpoints und Speichersteuerung übernehmen. Eine flexible Belohnungs-API ermöglicht benutzerdefinierte Metriken—wie Kosteneinsparungen oder Emissionsreduktionen—and Logging-Tools unterstützen die Leistungsanalyse. CityLearn ist ideal für Benchmarking, Curriculum-Learning und die Entwicklung neuer Steuerungskonzepte in einem reproduzierbaren Forschungsrahmen.

Fetch.ai ist eine Open-Source-Plattform und ein Software Development Kit (SDK), das zum Aufbau autonomer Agenten entwickelt wurde, die digitale Zwillinge in einem dezentralen Netzwerk repräsentieren. Es bietet ein Python- und Rust-SDK, ein Open Economic Framework (OEF) für Peer-Discovery und eine nahtlose Integration mit seinem Ledger für sichere Transaktionen. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenfähigkeiten definieren – wie Marktherstellung, Datenbereitstellung oder Aufgabenbietung – und diese auf Test- oder Mainnet-Umgebungen bereitstellen. Fetch.ai-Agenten kommunizieren, verhandeln und führen Smart Contracts autonom aus, was eine leistungsstarke Koordination mehrerer Agenten für Lieferketten, IoT-Ökosysteme, Mobilitätsdienste, Energie-netzwerke und mehr ermöglicht.

Goptimise ist eine anspruchsvolle cloudbasierte Plattform, die Unternehmen dabei helfen soll, ihre Energieanlagen zu steuern und zu optimieren. Durch den Einsatz von fortschrittlicher Analyse und datengestützten Erkenntnissen ermöglicht die Plattform den Unternehmen, den Energieverbrauch zu rationalisieren, Kosten zu senken und Gewinnmargen zu maximieren. Mit Funktionen wie Echtzeitüberwachung und automatisierten Berichten bietet Goptimise umfassende Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Branchen zugeschnitten sind.

JADE-DR-VPP ist ein Open-Source-Java-Framework, das ein Multi-Agenten-System für die Laststeuerung in virtuellen Kraftwerken (VPP) implementiert. Jeder Agent repräsentiert eine flexible Last- oder Erzeugungseinheit, die über JADE-Nachrichten kommuniziert. Das System orchestriert Laststeuerungsereignisse, plant Lastanpassungen und aggregiert Ressourcen, um Netzsignale zu erfüllen. Benutzer können das Verhalten der Agenten konfigurieren, Simulationen in großem Maßstab durchführen und Leistungsmetriken für Energiemanagementstrategien analysieren.