Le système de collecte autonome des déchets multi-agent est une plateforme basée sur la recherche qui utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des robots de collecte des déchets individuels à collaborer dans la planification des itinéraires. Les agents apprennent à éviter la couverture redondante, à minimiser la distance de déplacement et à répondre aux motifs de génération de déchets dynamiques. Construit en Python, le système intègre un environnement de simulation pour tester et affiner les politiques avant déploiement réel. Les utilisateurs peuvent configurer des cartes, des points de dépôt de déchets, des capteurs d'agents et des structures de récompenses pour adapter le comportement à des zones urbaines ou contraintes opérationnelles spécifiques.

Scrapeless utilise l'intelligence artificielle pour collecter, traiter et analyser efficacement les données de ferraille. Il fournit aux entreprises des informations essentielles sur les quantités et les valeurs des matériaux, rationalisant ainsi les opérations de recyclage tout en minimisant les erreurs et en améliorant la rentabilité globale. De plus, Scrapeless garantit la durabilité en promouvant des pratiques de gestion des déchets responsables grâce à une prise de décision basée sur les données.

WiseEats se concentre sur la production d'aliments frais durables à travers des environnements contrôlés. Ils visent à maintenir une production constante de produits de haute qualité en intégrant des méthodes écologiques. Leur engagement envers des pratiques durables garantit qu'ils livrent des aliments de qualité qui répondent aux besoins du marché local. Découvrez le cadre robuste derrière la production alimentaire fraîche de WiseEats, mettant l'accent sur l'innovation, la qualité et la conscience environnementale.