Sentiance aprovecha la tecnología de IA de vanguardia para convertir datos en bruto de sensores móviles en información detallada sobre el comportamiento de conducción, patrones de movilidad y actividades de estilo de vida. Nuestra inteligencia en el dispositivo garantiza la privacidad de los datos y el consentimiento del usuario, ofreciendo una solución escalable para empresas que buscan aumentar el compromiso del usuario, mejorar la seguridad vial y crear experiencias personalizadas. Con aplicaciones en telemática, seguros, servicios de movilidad y ciudades inteligentes, la plataforma de Sentiance está diseñada para impulsar el cambio de comportamiento y crear impactos significativos en varios sectores.

Analog AI es un proveedor líder de soluciones de computación en el borde diseñadas para aprovechar la tecnología de IA para conectar personas, lugares y cosas. El producto ofrece capacidades de inteligencia artificial de vanguardia, asegurando un procesamiento eficiente en tiempo real en el borde de la red. Esto mejora significativamente el rendimiento y reduce la latencia, haciéndolo adecuado para diversas aplicaciones, desde ciudades inteligentes hasta automatización industrial.

Currux Vision integra tecnologías de IA avanzadas para crear sistemas autónomos para el monitoreo y la optimización de la infraestructura urbana. Sus soluciones abarcan la gestión del tráfico, las predicciones de seguridad y la detección de anomalías, proporcionando análisis en tiempo real e información procesable. La plataforma apoya a los desarrolladores de infraestructura y a las agencias gubernamentales en garantizar la seguridad y la eficiencia en diversos entornos.

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.