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.

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.

WiseEats se enfoca en producir alimentos frescos sostenibles a través de entornos controlados. Su objetivo es mantener una producción constante de productos de alta calidad al incorporar métodos ecológicos. Su dedicación a las prácticas sostenibles garantiza que entreguen alimentos de calidad que satisfacen las necesidades del mercado local. Descubre la sólida estructura detrás de la producción de alimentos frescos de WiseEats, enfatizando la innovación, la calidad y la conciencia ambiental.