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.

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.

WiseEats сосредоточен на производстве устойчивых свежих продуктов в контролируемых условиях. Они стремятся поддерживать постоянное производство высококачественной продукции, внедряя экологически чистые методы. Их преданность устойчивым практикам гарантирует, что они поставляют качественные продукты, соответствующие потребностям местного рынка. Узнайте о надежном каркасном обеспечении производства свежих продуктов WiseEats с акцентом на инновации, качество и экологическую осведомленность.