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.

Symbotic ist ein fortschrittlicher KI-Agent, der entworfen wurde, um die Lagerautomatisierung zu verbessern. Durch den Einsatz modernster Robotik und KI-Lösungen optimiert er den Fluss von Waren und Beständen innerhalb von Lagern. Das System nutzt Computer Vision und Algorithmen des maschinellen Lernens, um eine schnelle und präzise Handhabung des Bestands zu ermöglichen, die Betriebskosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Zu seinen Funktionen gehören die autonome Bewegung von Waren, die Echtzeit-Bestandsverfolgung und Datenanalyse, alles mit dem Ziel, traditionelle Lagerbetriebe in hocheffiziente Automatisierungssysteme umzuwandeln.