Toyota Woven City est un projet visionnaire qui intègre des technologies IA de pointe dans un environnement urbain entièrement connecté. Ce projet vise à optimiser la vie urbaine en se concentrant sur des solutions de mobilité intelligente, une gestion efficace de l'énergie et une intégration transparente des systèmes automatisés. Les agents IA dans Woven City améliorent les systèmes de transport, facilitent les services automatisés et surveillent la consommation d'énergie, offrant aux résidents une expérience de vie futuriste et durable.

Analog AI est un fournisseur leader de solutions d'informatique en périphérie conçues pour exploiter la technologie IA afin de connecter les personnes, les lieux et les choses. Le produit offre des capacités d'intelligence artificielle à la pointe de la technologie, garantissant un traitement efficace en temps réel à la périphérie du réseau. Cela améliore considérablement les performances et réduit la latence, le rendant adapté à diverses applications, des villes intelligentes à l'automatisation industrielle.

Currux Vision intègre des technologies d'IA avancées pour créer des systèmes autonomes de surveillance et d'optimisation des infrastructures urbaines. Leurs solutions incluent la gestion du trafic, les prévisions de sécurité et la détection des anomalies, offrant des analyses en temps réel et des informations exploitables. La plateforme soutient les développeurs d'infrastructures et les agences gouvernementales pour garantir la sécurité et l'efficacité dans divers environnements.

Le système de collecte autonome des déchets multi-agent est une plateforme basée sur la recherche qui utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des robots de collecte des déchets individuels à collaborer dans la planification des itinéraires. Les agents apprennent à éviter la couverture redondante, à minimiser la distance de déplacement et à répondre aux motifs de génération de déchets dynamiques. Construit en Python, le système intègre un environnement de simulation pour tester et affiner les politiques avant déploiement réel. Les utilisateurs peuvent configurer des cartes, des points de dépôt de déchets, des capteurs d'agents et des structures de récompenses pour adapter le comportement à des zones urbaines ou contraintes opérationnelles spécifiques.