TAHO est conçu pour optimiser les charges de travail IA, Cloud et de calcul haute performance (HPC) en éliminant les inefficacités et en améliorant la performance sans avoir besoin de matériel supplémentaire. Il fournit un déploiement immédiat, une mise à l'échelle automatisée et une surveillance en temps réel pour maximiser l'utilisation des ressources. En répartissant de manière autonome les charges de travail dans divers environnements, TAHO garantit une préparation opérationnelle et une efficacité maximale, réduisant les coûts d'exploitation et la consommation d'énergie. Avec TAHO, les entreprises peuvent atteindre une exécution plus rapide, réduire les coûts de formation et améliorer le rendement pour les tâches intensives en calcul, en faisant une solution précieuse pour n'importe quelle infrastructure.

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.

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.