Archistar AI es una plataforma de vanguardia que integra IA con diseño arquitectónico para apoyar a los profesionales de propiedades en la toma de decisiones informadas. Proporciona herramientas para evaluar rápidamente el cumplimiento de permisos de construcción, visualizar diseños en 3D y gestionar inventarios de manera eficiente. Las capacidades de Archistar AI abarcan desde la evaluación del sitio hasta los procesos de diseño iterativos, mejorando la productividad y asegurando el cumplimiento de las normativas. La plataforma es especialmente beneficiosa para descubrir terrenos de desarrollo y maximizar el valor de las propiedades.
Características principales de archistar.ai
Evaluación rápida del cumplimiento de permisos de construcción
Herramientas de visualización en 3D
Evaluación y análisis de sitios
Diseño generativo
Herramientas de cumplimiento normativo
Pros y Contras de archistar.ai
Desventajas
No hay información pública disponible sobre acceso open source o API.
No hay detalles de precios claramente listados en el sitio web más allá del enlace principal de la página de inicio.
Información limitada sobre posibles limitaciones o desafíos que enfrentan los usuarios.
Ventajas
Reduce significativamente los tiempos de aprobación de permisos al automatizar evaluaciones y reducir el retrabajo manual hasta en un 90%.
Mejora la calidad de las presentaciones de permisos a través de verificaciones de cumplimiento impulsadas por IA.
Proporciona resultados instantáneos estandarizados de aprobado/reprobado que permiten a los solicitantes corregir y reenviar rápidamente.
Se integra con soluciones existentes de flujo de trabajo de permisos para un proceso fluido y mayor satisfacción del cliente.
Confiado por muchos municipios y gobiernos locales en todo el mundo.
Precios de archistar.ai
Cuenta con plan gratuito
YES
Detalles de la prueba gratuita
Modelo de precios
Freemium
¿Se requiere tarjeta de crédito?
No
Cuenta con plan de por vida
No
Frecuencia de facturación
Mensual
Detalles del plan de precios
Gratis
0 AUD
1 usuario
Límite de tamaño del sitio <2,000m2
Acceso a investigación diaria de propiedades
Acceso al diseñador generativo 3D IA
Informes descargables limitados
Básico
63.33 AUD
1 usuario
Acceso a un estado
Diseño generativo 3D para todos los tipos de edificios
Resumen básico del sitio
Listados de mercado y propiedades de Domain, CoreLogic y CRE
Funciones de reglas, riesgos, informes y viabilidad para sitios de 2000m2 o menos
Profesional
230 AUD
1 usuario
Acceso a un estado
Todo en Básico
Resumen avanzado del sitio
Imágenes aéreas de alta resolución Nearmap
Listados de desarrollos de Cordell
Funciones de reglas, riesgos, informes y viabilidad para todos los sitios
Herramientas de búsqueda y filtrado para encontrar sitios
Nacional
396.67 AUD
1 usuario (pagado) y usuarios ilimitados en el nivel gratuito
Acceso profesional completo en toda Australia
Todo en Básico
Resumen avanzado del sitio
Imágenes aéreas de alta resolución Nearmap
Listados de desarrollos de Cordell
Funciones de reglas, riesgos, informes y viabilidad para todos los sitios
Herramientas de búsqueda y filtrado para encontrar sitios
Descuento:12 meses al precio de 8 si se paga anualmente (extendido hasta el 31 de julio)
Laneform utiliza tecnología de IA generativa para ayudar a urbanistas, desarrolladores y líderes cívicos a crear imágenes conceptuales. La plataforma permite una participación comunitaria efectiva al permitir que los usuarios participen en encuestas visuales. Mejora el proceso de planificación al proporcionar renderizados realistas y recopilar comentarios públicos de manera eficiente.
Coordina múltiples agentes autónomos de recolecta de residuos utilizando aprendizaje por refuerzo para optimizar rutas de recolección de manera eficiente.
¿Qué es Multi-Agent Autonomous Waste Collection System?
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.
Características principales de Multi-Agent Autonomous Waste Collection System