TAHOは、非効率を取り除き、追加のハードウェアなしでパフォーマンスを向上させることによって、AI、クラウド、そして高性能コンピューティング（HPC）ワークロードを最適化するように設計されています。リソースの利用率を最大化するために、瞬時の展開、自動スケーリング、リアルタイム監視を提供します。さまざまな環境にワークロードを自律的に分配することによって、TAHOは運用の準備性と最高効率を保証し、運用コストと電力消費を削減します。TAHOを使用することで、企業はより速い実行、トレーニングコストの削減、計算集約的なタスクのスループットの向上を実現でき、あらゆるインフラストラクチャにとって価値のあるソリューションとなります。

Q-Botは、建物の床下を検査、監視、絶縁するために設計されたインテリジェントなロボットシステムを開発しています。これらのシステムは、AIと最先端のロボティクステクノロジーを活用して、高品質のフォーム断熱材を効率的に適用し、最小限の干渉で実施します。この革新的なアプローチは、建物の熱損失を大幅に削減し、相当なエネルギー節約と居住環境の改善をもたらします。熱性能を向上させることで、Q-Botは家主や大家がより高いエネルギー効率基準を達成するのを助けます。

CityLearnは、強化学習を用いたエネルギー管理研究のためのモジュール式シミュレーションプラットフォームです。ユーザーは、多ゾーン建物クラスター、HVACシステム、貯蔵ユニット、再生可能エネルギー源を定義し、需要応答イベントに対してRLエージェントを訓練できます。環境は温度、負荷プロファイル、エネルギー価格などの状態観測を提供し、アクションは設定点や貯蔵運用を制御します。柔軟な報酬APIは、コスト削減や排出削減などのカスタムメトリクスを可能にし、ロギングユーティリティは性能分析をサポートします。CityLearnは、ベンチマーク、カリキュラム学習、新しい制御戦略の開発に理想的な再現性のある研究フレームワークです。