다중 에이전트 자율 폐기물 수집 시스템은 경로 계획에 협력하도록 개별 폐기물 로봇을 훈련시키는 연구 기반 플랫폼입니다. 에이전트는 중복 커버리지를 피하고, 이동 거리를 최소화하며, 동적 폐기물 생성 패턴에 대응하는 방법을 학습합니다. Python으로 구축되었으며, 정책을 테스트하고 개선하기 위한 시뮬레이션 환경을 통합합니다. 사용자들은 도시 지도, 폐기물 하차 지점, 에이전트 센서, 보상 구조를 구성하여 특정 도시 지역 또는 운영 제약 조건에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다.

Quensus는 그 플래그십 제품인 LeakNet을 통해 지능형 물 관리에 전문화되어 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 기계 학습의 최신 기술을 활용하여, LeakNet은 실시간 물 모니터링, 누수 알림 및 자동 차단 기능을 제공하여 누수 없는 환경을 창출합니다. 이 종합적인 솔루션은 물 손상을 방지하는 데만 도움이 될 뿐만 아니라까지 수도 요금을 최대 60%까지 줄입니다. 상업용 및 주거용 속성 모두에 설계되어 안전성, 지속 가능성 및 비용 효율성을 보장합니다.

Scrapeless는 인공지능을 활용하여 스크랩 데이터를 효율적으로 수집, 처리 및 분석합니다. 이 시스템은 기업에 자재의 양과 가치를 중요하게 보여줌으로써 재활용 작업을 간소화하고 오류를 최소화하며 전체 수익성을 향상시킵니다. 또한 Scrapeless는 데이터 기반 의사 결정을 통해 책임 있는 폐기물 관리 관행을 촉진하여 지속 가능성을 보장합니다.