SmoothRide utiliza IA avançada para analisar e melhorar a infraestrutura, tornando-a mais segura e mais agradável para todos. Ao integrar dados de várias fontes, incluindo feedback dos cidadãos e insights impulsionados por IA, a plataforma ajuda a redesenhar ambientes urbanos para promover segurança e habitabilidade. Isso leva a melhores ciclovias, áreas mais amigáveis para pedestres e uma gestão de tráfego melhorada. O objetivo da SmoothRide é envolver comunidades e autoridades locais na construção de infraestruturas preparadas para o futuro, que sejam funcionais e agradáveis para viver.

AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura de código aberto projetada para treinar e implantar políticas de aprendizado por reforço multiagente cooperativo (MARL) para tarefas de condução autônoma. Ela integra simuladores realistas para modelar cenários de tráfego como interseções, formação de comboios em rodovias e fusões. A estrutura implementa treinamento centralizado com execução descentralizada, permitindo que veículos aprendam políticas compartilhadas que maximizam a eficiência e segurança do tráfego. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente, escolher algoritmos MARL de base, visualizar o progresso do treinamento e comparar o desempenho da coordenação dos agentes.