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.

Quensus специализируется на интеллектуальном управлении водой с помощью своего флагманского продукта LeakNet. Используя последние разработки в области облачных вычислений и машинного обучения, LeakNet предоставляет мониторинг воды в реальном времени, уведомления об утечках и автоматическое отключение, создавая безутечные условия. Это комплексное решение не только помогает предотвратить повреждение воды, но и значительно уменьшает счета за воду до 60%. Оно разработано как для коммерческих, так и для жилых объектов, обеспечивая безопасность, устойчивость и экономическую эффективность.

Scrapeless использует искусственный интеллект для сбора, обработки и анализа данных о вторичных материалах эффективно. Он предоставляет предприятиям важные сведения о количествах и ценностях материалов, оптимизируя процессы переработки, минимизируя ошибки и повышая общую прибыльность. Кроме того, Scrapeless обеспечивает устойчивое развитие, продвигая ответственные практики управления отходами через принятие решений на основании данных.