Toyota Woven City는 완전히 연결된 도시 환경 내에서 최첨단 AI 기술을 통합하는 비전 있는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 스마트 모빌리티 솔루션, 효율적인 에너지 관리 및 자동화 시스템의 원활한 통합에 중점을 두어 도시 생활을 최적화하는 것을 목표로 합니다. Woven City의 AI 에이전트는 운송 시스템을 개선하고 자동화된 서비스를 촉진하며 에너지 소비를 모니터링하여 거주자에게 미래 지향적이고 지속 가능한 라이프스타일 경험을 제공합니다.

CityLearn은 강화학습을 활용한 에너지 관리 연구를 위한 모듈형 시뮬레이션 플랫폼입니다. 사용자는 다구역 건물 클러스터, HVAC 시스템, 저장 유닛, 재생 에너지원을 정의하고 수요 반응 이벤트에 대응하는 RL 에이전트를 훈련시킬 수 있습니다. 환경은 온도, 부하 프로파일, 에너지 가격 등의 상태 관측값을 제공하며, 행동은 설정점과 저장 디스패치를 제어합니다. 유연한 보상 API는 비용 절감 또는 배출 감축과 같은 맞춤형 메트릭을 허용하며, 로깅 유틸리티는 성능 분석을 지원합니다. CityLearn은 벤치마크, 커리큘럼 학습, 새로운 제어 전략 개발에 적합합니다.

Devath는 집 자동화 경험을 향상시키기 위해 설계된 혁신적인 AI 기반 스마트 홈 시스템입니다. 다양한 스마트 장치와 쉽게 통합되어 사용자가 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 자택 환경을 제어하고 자동화할 수 있도록 합니다. Devath를 사용하면 사용자는 맞춤형 시나리오를 만들고 에너지 효율성을 관리하며 일상 생활에서 전반적인 편리함을 높일 수 있습니다. 모든 것이 기술 전문성이나 코딩 지식이 필요하지 않습니다.