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.

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.

WiseEats는 제어된 환경을 통해 지속 가능한 신선 식품을 생산하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 그들은 생태 친화적인 방법을 접목하여 고품질 제품의 지속적인 생산을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 지속 가능한 관행에 대한 그들의 헌신은 그들이 지역 시장의 요구를 충족하는 품질 좋은 식품을 제공하는 것을 보장합니다. 혁신, 품질 및 환경 의식을 강조하는 WiseEats의 신선 식품 생산 뒤에 있는 강력한 프레임워크를 발견하십시오.