O TAHO foi projetado para otimizar cargas de trabalho de IA, Cloud e Computação de Alto Desempenho (HPC) removendo ineficiências e melhorando o desempenho sem a necessidade de hardware adicional. Ele fornece implantação instantânea, escalonamento automático e monitoramento em tempo real para maximizar a utilização de recursos. Ao distribuir autonomamente as cargas de trabalho em diversos ambientes, o TAHO garante prontidão operacional e máxima eficiência, reduzindo custos operacionais e consumo de energia. Com o TAHO, as empresas podem alcançar execução mais rápida, redução de custos de treinamento e aumento da capacidade de processamento para tarefas intensivas em cálculo, tornando-se uma solução valiosa para qualquer infraestrutura.

A Q-Bot desenvolve sistemas robóticos inteligentes projetados para inspecionar, monitorar e isolar os pisos das construções. Esses sistemas aproveitam a IA e a tecnologia robótica de ponta para aplicar isolamento em espuma de alta qualidade de forma eficiente e com mínima interrupção. Essa abordagem inovadora reduz significativamente a perda de calor nos edifícios, levando a uma economia substancial de energia e a melhores condições de vida. Ao melhorar o desempenho térmico, a Q-Bot ajuda os proprietários e locadores a alcançar padrões de eficiência energética mais elevados.

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.