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.

Quensus se especializa en la gestión inteligente del agua con su producto insignia, LeakNet. Utilizando lo último en computación en la nube y aprendizaje automático, LeakNet proporciona monitoreo de agua en tiempo real, notificaciones de fugas y apagado automático para crear ambientes libres de fugas. Esta solución integral no solo ayuda a prevenir daños por agua, sino que también reduce significativamente las facturas de agua en hasta un 60%. Está diseñada tanto para propiedades comerciales como residenciales, garantizando seguridad, sostenibilidad y eficiencia de costos.

Scrapeless aprovecha la inteligencia artificial para recopilar, procesar y analizar datos de chatarra de manera eficiente. Proporciona a las empresas información vital sobre las cantidades y valores de materiales, racionalizando las operaciones de reciclaje mientras minimiza errores y mejora la rentabilidad general. Además, Scrapeless asegura la sostenibilidad promoviendo prácticas de gestión responsable de residuos a través de la toma de decisiones basada en datos.