Illuminate par Google fournit une suite complète d'outils et de solutions numériques pour soutenir l'éducation. Des plateformes d'apprentissage interactif aux outils de collaboration, Illuminate se concentre sur l'amélioration de l'expérience éducative pour les étudiants et les enseignants. Il intègre diverses offres de Google telles que Google Workspace, Classroom et d'autres technologies innovantes pour créer un environnement d'apprentissage engageant et efficace.

TestMatic AI est une plateforme alimentée par l'IA conçue pour convertir vos notes, documents, fichiers audio et vidéo en tests pratiques et flashcards personnalisés. Grâce à la génération de questions alimentée par l'IA, vous pouvez facilement créer des questions de test sur mesure, ce qui vous permet de vous concentrer sur vos études. Gagnez un temps précieux et améliorez votre expérience d'apprentissage grâce à des questions pratiques ciblées et de haute qualité. Idéal pour les étudiants, les enseignants et les professionnels.

Cet outil alimenté par l'IA agit comme un compagnon d'étude qui améliore votre parcours académique. En fournissant des réponses instantanées et des solutions détaillées, Transcript vous aide à aborder facilement des concepts complexes. Que vous étudiiez pour des examens ou que vous gériez des devoirs quotidiens, cette extension vise à optimiser votre processus d'apprentissage en offrant des perspectives approfondies sur divers sujets. Son interface utilisateur conviviale permet aux étudiants de naviguer facilement, garantissant que vos sessions d'étude soient à la fois efficaces et productives.

ThetaWave AI est un outil éducatif complet conçu pour rendre l'apprentissage plus engageant et efficace. Il capture le contenu des cours en temps réel ou traite les documents téléchargés pour les convertir en notes bien structurées. Ces notes peuvent être transformées en cartes mentales, quiz, flashcards, et même en podcasts personnalisés. Avec un support pour divers formats, y compris PDF, documents Word, et vidéos, ThetaWave s'assure que chaque contenu est converti en un format facile à étudier, en faisant le compagnon d'étude ultime pour les étudiants.

Le solveur NQueen basé sur GA utilise une architecture modulaire multi-agent 2APL où chaque agent encode une configuration candidate pour N-Reines. Les agents évaluent leur fitness en comptant le nombre de paires de reines non en attaque, puis partagent les configurations à haute fitness avec d'autres. Des opérateurs génétiques—sélection, crossover et mutation—sont appliqués à la population d'agents pour générer de nouvelles configurations candidates. Au fil des itérations, les agents convergent collectivement vers des solutions valides pour N-Reines. Le framework est implémenté en Java, supporte le réglage des paramètres de la population, du taux de crossover, de la probabilité de mutation et des protocoles de communication des agents, et fournit des journaux détaillés et des visualisations du processus évolutif.