TAHO разработан для оптимизации нагрузок ИИ, облака и высокопроизводительных вычислений (HPC) за счет устранения неэффективности и повышения производительности без необходимости в дополнительном оборудовании. Он обеспечивает мгновенное развертывание, автоматическое масштабирование и мониторинг в реальном времени для максимизации использования ресурсов. Путем автономного распределения нагрузок в различные среды TAHO обеспечивает готовность к операциям и максимальную эффективность, снижая эксплуатационные расходы и потребление электроэнергии. С помощью TAHO компании могут добиться более быстрой обработки, снизить затраты на обучение и повысить пропускную способность для вычислительно интенсивных задач, что делает его ценным решением для любой инфраструктуры.

Q-Bot разрабатывает интеллектуальные роботизированные системы, предназначенные для инспекции, мониторинга и утепления полов зданий. Эти системы используют ИИ и современную технологию робототехники для эффективного применения высококачественной пенопластовой изоляции с минимальными неудобствами. Этот инновационный подход значительно снижает потери тепла в зданиях, что приводит к значительной экономии энергии и улучшению условий жизни. Повышая теплотехнические характеристики, Q-Bot помогает домовладельцам и арендодателям достичь более высоких стандартов энергоэффективности.

CityLearn предоставляет модульную платформу моделирования для исследований в области управления энергией с использованием обучения с подкреплением. Пользователи могут определить многозональные группы зданий, настроить системы HVAC, аккумуляторы и возобновляемые источники энергии, затем обучать агентов RL на основе событий реагирования на спрос. Среда отображает наблюдения состояния, такие как температуры, профили нагрузки и цены энергии, в то время как действия управляют установками и диспетчеризацией хранения. Гибкий API наград позволяет использовать индивидуальные метрики — такие как экономия затрат или сокращение выбросов — а инструменты ведения журналов поддерживают анализ эффективности. CityLearn идеально подходит для сравнения алгоритмов, обучения по учебной программе и разработки новых стратегий управления в воспроизводимой исследовательской среде.