SmoothRide tire parti d'une IA avancée pour analyser et améliorer l'infrastructure, la rendant plus sûre et plus agréable pour tous. En intégrant des données provenant de diverses sources, y compris les retours des citoyens et les insights propulsés par l'IA, la plateforme aide à redessiner les environnements urbains pour promouvoir la sécurité et la vivabilité. Cela conduit à de meilleures pistes cyclables, des zones plus accueillantes pour les piétons et une gestion globale du trafic améliorée. SmoothRide vise à impliquer les communautés et les autorités locales dans la construction d'infrastructures prêtes pour le futur, qui sont à la fois fonctionnelles et agréables à vivre.

AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre open-source conçu pour entraîner et déployer des politiques d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif (MARL) pour des tâches de conduite autonome. Il s'intègre avec des simulateurs réalistes pour modéliser des scénarios de trafic tels que les intersections, le convoi sur autoroute et la fusion. Le cadre implémente une formation centralisée avec une exécution décentralisée, permettant aux véhicules d'apprendre des politiques partagées pour maximiser l'efficacité et la sécurité globales du trafic. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l’environnement, choisir parmi des algorithmes MARL de base, visualiser la progression de l'apprentissage et évaluer la coordination des agents.