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スマートシティ

  • Toyota Woven City utiliza IA para mejorar la vida urbana con tecnologías inteligentes.
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    ¿Qué es Toyota Woven City?
    Toyota Woven City es un proyecto visionario que integra tecnologías de IA de vanguardia dentro de un entorno urbano totalmente conectado. Este proyecto tiene como objetivo optimizar la vida urbana centrándose en soluciones de movilidad inteligente, gestión energética eficiente e integración sin interrupciones de sistemas automatizados. Los agentes de IA en Woven City mejoran los sistemas de transporte, facilitan servicios automatizados y monitorean el consumo de energía, ofreciendo a los residentes una experiencia de vida futurista y sostenible.
    Características principales de Toyota Woven City
    • Soluciones de movilidad inteligente
    • Sistemas de gestión energética
    • Servicios automatizados
    Pros y Contras de Toyota Woven City

    Desventajas

    No hay información directa sobre la disponibilidad de productos o servicios comerciales
    Falta de ofertas claras de herramientas basadas en IA o agentes de IA
    No hay información disponible sobre precios o código abierto

    Ventajas

    Banco de pruebas innovador para la movilidad futura y soluciones urbanas
    Entorno colaborativo que fomenta la co-creación y la innovación
    Enfoque en la sostenibilidad y la mejora del bienestar para todos
    Integración de productos y servicios que abordan desafíos sociales
  • Currux Vision ofrece sistemas de IA autónomos para infraestructuras inteligentes.
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    ¿Qué es Currux Vision - AI Driving Assistant?
    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.
  • Coordina múltiples agentes autónomos de recolecta de residuos utilizando aprendizaje por refuerzo para optimizar rutas de recolección de manera eficiente.
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    ¿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.
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