Devath - это инновационная система умного дома с ИИ, предназначенная для улучшения вашего опыта автоматизации дома. Она бесшовно интегрируется с различными умными устройствами, позволяя пользователям управлять и автоматизировать свою домашнюю среду через удобный интерфейс. С помощью Devath пользователи могут создавать индивидуальные сценарии, управлять эффективностью энергопотребления и повышать общую удобность в повседневной жизни - и все это без необходимости в технической экспертизе или знаниях программирования.

Toyota Woven City — это проект, который сочетает передовые технологии ИИ в полностью подключенной городской среде. Этот проект нацелен на оптимизацию городской жизни, сосредоточив внимание на решениях для умной мобильности, эффективном управлении энергией и бесшовной интеграции автоматизированных систем. Агенты ИИ в Woven City улучшают транспортные системы, облегчают автоматизированные услуги и контролируют потребление энергии, предоставляя жителям футуристический и устойчивый опыт жизни.

ADHD Focus — это планировщик на основе ИИ, разработанный для того, чтобы помочь людям с ADHD более эффективно управлять своими задачами. Преобразуя подавляющие списки дел в осуществимые планы, предоставляя автоматическую корректуру и предлагая умные функции планирования, ADHD Focus упрощает ваши повседневные задачи. С помощью продвинутых инструментов концентрации и интуитивных систем ADHD Focus разбивает крупные проекты на легко усваиваемые кусочки, позволяя пользователям контролировать свое внимание и эффективно управлять уровнем энергии.

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.

Fetch.ai — это платформа с открытым исходным кодом и набор инструментов для разработки программного обеспечения, предназначенная для создания автономных агентов, представляющих цифровых двойников в децентрализованной сети. Она предоставляет SDK на Python и Rust, Открыическую экономическую платформу (OEF) для поиска пиров и бесшовную интеграцию с её реестром для безопасных транзакций. Разработчики могут определять пользовательские навыки агентов — такие как создание рынка, предоставление данных или торги задачами — и размещать их в тестовых сетях или в основном блокчейне. Агенты Fetch.ai самостоятельно взаимодействуют, ведут переговоры и выполняют смарт-контракты, что обеспечивает мощную координацию нескольких агентов для цепей поставок, IoT-систем, мобильных сервисов, энергетических сетей и других областей.

Goptimise — это сложная облачная платформа, разработанная для помощи компаниям в контроле и оптимизации своих энергетических активов. Используя передовую аналитику и основанные на данных инсайты, платформа позволяет компаниям оптимизировать потребление энергии, снижать затраты и максимизировать прибыль. С такими функциями, как мониторинг в реальном времени и автоматизированная отчетность, Goptimise предлагает комплексные решения, адаптированные для удовлетворения уникальных потребностей различных отраслей.

JADE-DR-VPP — это открытая Java-библиотека, реализующая систему многоагентов для отклика на спрос (DR) в виртуальных электростанциях (VPP). Каждый агент представляет собой гибкий нагрузочный или генерирующий блок, взаимодействующий через сообщения JADE. Система управляет событиями DR, планирует корректировки нагрузки и агрегирует ресурсы для выполнения сигналов сети. Пользователи могут настраивать поведение агентов, запускать масштабные симуляции и анализировать показатели эффективности стратегий управления энергией.