El Sistema de Recolección Autónoma de Residuos Multiagente es una plataforma basada en investigación que emplea aprendizaje por refuerzo multiagente para entrenar robots recolectores de residuos que colaboran en la planificación de rutas. Los agentes aprenden a evitar coberturas redundantes, minimizar la distancia de viaje y responder a patrones dinámicos de generación de residuos. Desarrollado en Python, el sistema integra un entorno de simulación para probar y perfeccionar políticas antes del despliegue en el mundo real. Los usuarios pueden configurar mapas, puntos de entrega, sensores de los agentes y estructuras de recompensas para adaptar el comportamiento a áreas urbanas específicas o restricciones operativas.

Symbotic es un agente de IA avanzado diseñado para mejorar la automatización de almacenes. Al utilizar robótica de vanguardia y soluciones de IA, optimiza el flujo de bienes y el inventario dentro de los almacenes. El sistema emplea visión por computadora y algorítmica de aprendizaje automático para facilitar el manejo rápido y preciso del inventario, reduciendo los costos operativos y mejorando la eficiencia. Sus capacidades incluyen el movimiento autónomo de bienes, el seguimiento de inventario en tiempo real y análisis de datos, todo con el objetivo de transformar las operaciones tradicionales de almacén en sistemas automatizados altamente eficientes.