Archistar AI - это современная платформа, которая интегрирует ИИ с архитектурным проектированием, чтобы поддержать профессионалов в сфере недвижимости в принятии обоснованных решений. Она предоставляет инструменты для быстрой оценки соблюдения требований по получению разрешений на строительство, визуализации 3D-дизайнов и эффективного управления запасами. Возможности Archistar AI охватывают от оценки участка до итеративных процессов проектирования, повышая производительность и обеспечивая соответствие нормативным требованиям. Платформа особенно полезна для нахождения участков для застройки и максимизации стоимости недвижимости.

FlyPix использует передовые технологии искусственного интеллекта для анализа геопространственных изображений, предоставляя возможности для обнаружения объектов, локализации, отслеживания и мониторинга. Эта платформа подходит для пользователей, которые хотят извлечь ценные идеи из спутниковых и дроновых изображений без необходимости в обширных технических знаниях. Автоматизируя идентификацию и анализ множества объектов на изображениях, FlyPix повышает эффективность и результативность интерпретации геопространственных данных, что делает ее идеальной для различных отраслей, включая сельское хозяйство, городское планирование, экологический мониторинг и многое другое.

Laneform использует технологию генеративного ИИ, чтобы помочь городским планировщикам, разработчикам и общественным лидерам создавать концептуальные изображения. Платформа обеспечивает эффективное вовлечение сообщества, позволяя пользователям участвовать в визуальных опросах. Она улучшает процесс планирования, предоставляя реалистичные рендеры и эффективно собирая общественную обратную связь.

Многоагентная система автономного сбора отходов — исследовательская платформа, которая использует обучение с подкреплением для обучения отдельных роботов-сборщиков отходов сотрудничеству при планировании маршрутов. Агенты обучаются избегать избыточного покрытия, минимизировать путь и реагировать на динамические модели генерации отходов. Разработан на Python, система включает среду моделирования для тестирования и корректировки политик перед внедрением в реальной среде. Пользователи могут настраивать карты, точки сдачи отходов, датчики агентов и структуры вознаграждений для адаптации поведения к конкретным городским районам или операционным ограничениям.

SmoothRide использует современные технологии ИИ для анализа и улучшения инфраструктуры, делая её более безопасной и удобной для всех. Интегрируя данные из различных источников, включая отзывы граждан и аналитические данные на основе ИИ, платформа помогает переосмыслить городскую среду, чтобы способствовать безопасности и комфортному проживанию. Это приводит к улучшению велосипедных дорожек, созданию более удобных для пешеходов зон и в целом к улучшению управления дорожным движением. SmoothRide стремится вовлечь сообщества и местные власти в создание готовой к будущему инфраструктуры, которая будет функциональной и приятной для жизни.