Fetch.ai é uma plataforma de código aberto e um kit de desenvolvimento de software projetado para construir agentes autônomos que representam gêmeos digitais em uma rede descentralizada. Fornece SDKs em Python e Rust, uma Estrutura Econômica Aberta (OEF) para descoberta de pares e integração perfeita com seu livro-razão para transações seguras. Os desenvolvedores podem definir habilidades personalizadas de agente, como formação de mercado, fornecimento de dados ou licitação de tarefas, e implantá-las em testnets ou mainnets. Agentes Fetch.ai comunicam-se, negociam e executam contratos inteligentes de forma autônoma, possibilitando uma coordenação multi-agente poderosa para cadeias de suprimentos, ecossistemas IoT, serviços de mobilidade, redes de energia e além.

Goptimise é uma plataforma sofisticada baseada em nuvem projetada para ajudar as empresas a controlar e otimizar seus ativos energéticos. Ao utilizar análises avançadas e insights baseados em dados, a plataforma permite que as empresas simplifiquem o consumo de energia, reduzindo custos e maximizando as margens de lucro. Com recursos como monitoramento em tempo real e relatórios automatizados, Goptimise oferece soluções abrangentes adaptadas para atender às necessidades exclusivas de diferentes indústrias.

JADE-DR-VPP é um framework de código aberto em Java que implementa um sistema de múltiplos agentes para resposta à demanda (DR) em Usinas de Energia Virtuais (VPP). Cada agente representa uma carga ou unidade de geração flexível que se comunica via mensagens JADE. O sistema orquestra eventos de DR, agenda ajustes de carga e agrega recursos para atender aos sinais da rede. Os usuários podem configurar comportamentos de agentes, executar simulações em grande escala e analisar métricas de desempenho de estratégias de gerenciamento de energia.

A Best Bike Split é um software sofisticado projetado para ajudar ciclistas e triatletas a otimizar seu desempenho e alcançar seus objetivos de corrida. Utilizando algoritmos avançados e um robusto motor de física, leva em consideração dados de potência, informações de percurso e condições do dia da corrida para prever o desempenho na corrida e criar planos de potência personalizados. Os usuários podem simular condições de corrida, planejar metas de potência ideais, analisar o desempenho e ajustar suas estratégias de acordo. Seja você um iniciante, um treinador ou um profissional experiente, a Best Bike Split fornece as ferramentas necessárias para uma vantagem competitiva.

Toyota Woven City é um projeto visionário que integra tecnologias de IA de ponta em um ambiente urbano totalmente conectado. Este projeto tem como objetivo otimizar a vida urbana, focando em soluções de mobilidade inteligente, gestão de energia eficiente e integração perfeita de sistemas automatizados. Agentes de IA em Woven City melhoram os sistemas de transporte, facilitam serviços automatizados e monitoram o consumo de energia, proporcionando aos residentes uma experiência de vida futurista e sustentável.

O ADHD Focus é um planejador alimentado por IA projetado para ajudar pessoas com ADHD a gerenciar suas tarefas de forma mais eficaz. Transformando listas de tarefas esmagadoras em planos de ação, fornecendo revisão automática e oferecendo recursos de planejamento inteligentes, o ADHD Focus simplifica suas rotinas diárias. Com ferramentas de foco avançadas e sistemas intuitivos, o ADHD Focus divide grandes projetos em pedaços menores, permitindo que os usuários controlem sua atenção e gerenciem seus níveis de energia de forma eficiente.

CityLearn fornece uma plataforma modular de simulação para pesquisa em gestão de energia usando aprendizado por reforço. Os usuários podem definir clusters de edifícios com múltiplas zonas, configurar sistemas HVAC, unidades de armazenamento e fontes renováveis, e treinar agentes de RL contra eventos de resposta à demanda. O ambiente expõe observações de estado como temperaturas, perfis de carga e preços de energia, enquanto ações controlam pontos de ajuste e despacho de armazenamento. Uma API de recompensa flexível permite métricas personalizadas — como economia de custos ou redução de emissões — e utilitários de registro suportam análise de desempenho. CityLearn é ideal para benchmarking, aprendizado em currículo e desenvolvimento de novas estratégias de controle em um ambiente de pesquisa reprodutível.