CityLearn fournit une plateforme de simulation modulaire pour la recherche en gestion de l'énergie utilisant l'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent définir des regroupements de bâtiments multi-zones, configurer des systèmes HVAC, des unités de stockage et des sources renouvelables, puis entraîner des agents RL contre des événements de réponse à la demande. L'environnement expose des observations d'état telles que températures, profils de charge et prix de l'énergie, tandis que les actions contrôlent les points de consigne et la dispatch du stockage. Une API de récompense flexible permet des métriques personnalisées—comme les économies de coûts ou la réduction des émissions—et les outils de journalisation supports l'analyse des performances. CityLearn est idéal pour le benchmarking, l'apprentissage par curriculum, et le développement de nouvelles stratégies de contrôle dans un cadre de recherche reproductible.

Q-Bot développe des systèmes robotiques intelligents conçus pour inspecter, surveiller et isoler les planchers des bâtiments. Ces systèmes tirent parti de l'IA et de la technologie robotique à la pointe pour appliquer efficacement de l'isolation en mousse de haute qualité et avec un minimum de perturbations. Cette approche innovante réduit considérablement les pertes de chaleur dans les bâtiments, entraînant des économies d'énergie substantielles et une amélioration des conditions de vie. En améliorant les performances thermiques, Q-Bot aide les propriétaires et les bailleurs à atteindre des normes d'efficacité énergétique plus élevées.