AutoX se spécialise dans le développement de systèmes IA pour les véhicules autonomes, y compris des capacités de perception et de décision en temps réel. Il intègre des algorithmes avancés pour interpréter les données provenant de divers capteurs, permettant ainsi au véhicule de naviguer dans des environnements complexes. AutoX met également l'accent sur les fonctionnalités de sécurité, garantissant que le système autonome puisse prendre des décisions éclairées tout en respectant les lois et régulations routières. Son objectif est d'améliorer l'expérience de conduite en offrant des solutions fluides, fiables et conviviales pour les passagers et les opérateurs de flotte.

L'Agent IA Ida utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des analyses de données pour fournir des informations exploitables pour les opérations de forage. En traitant d'énormes quantités de données provenant de diverses sources telles que des capteurs et des rapports de terrain, Ida identifie des modèles, optimise les paramètres de forage et prédit les pannes d'équipement. Cela permet aux équipes de prendre des décisions basées sur les données qui améliorent l'efficacité, réduisent les coûts et augmentent la sécurité sur le site.

L'Agent IA de Luminar tire parti de la technologie lidar avancée et de l'apprentissage automatique pour améliorer la perception du véhicule, identifier avec précision les obstacles et améliorer la prise de décision pour une conduite autonome plus sûre. Il joue un rôle essentiel dans l'intégration des capteurs pour fournir un traitement de données en temps réel, garantissant que les véhicules peuvent naviguer efficacement dans des environnements complexes. Cette technologie permet aux fabricants de déployer des systèmes autonomes qui respectent les normes de sécurité de l'industrie tout en optimisant les performances.

multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.

RoboCup Rescue Agent Simulation est un cadre open-source qui modélise des environnements urbains de catastrophe où plusieurs agents pilotés par IA collaborent pour localiser et sauver des victimes. Il propose des interfaces pour la navigation, la cartographie, la communication et l’intégration de capteurs. Les utilisateurs peuvent écrire des stratégies d’agents personnalisées, exécuter des expériences par lot, et visualiser les indicateurs de performance des agents. La plateforme supporte la configuration des scénarios, la journalisation et l’analyse des résultats pour accélérer la recherche dans les systèmes multi-agents et les algorithmes de réponse aux catastrophes.