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.

Symbotic은 창고 자동화를 강화하도록 설계된 고급 AI 에이전트입니다. 최첨단 로봇과 AI 솔루션을 활용하여 창고 내 상품 및 재고 흐름을 최적화합니다. 시스템은 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 재고 처리를 빠르고 정확하게 수행하여 운영 비용을 절감하고 효율성을 높입니다. 자율적인 상품 이동, 실시간 재고 추적 및 데이터 분석의 기능이 포함되어 있으며, 전통적인 창고 운영을 높은 효율성을 지닌 자동화 시스템으로 변화시키는 것을 목표로 합니다.