CityLearn 提供一個模組化的模擬平台，用於使用強化學習進行能源管理研究。用戶可以定義多區域的建築群、配置 HVAC 系統、儲能單元和可再生能源，然後對 RL 代理進行訓練，應對需求響應事件。這個環境會顯示狀態觀測，例如溫度、負載輪廓和能源價格，而操作則控制設定點和儲存調度。一個彈性的獎勵 API 支援自訂指標，例如節省成本或減少排放，且日誌工具支援性能分析。CityLearn 非常適合用於基準測試、課程學習以及在可重現的研究框架內開發新型控制策略。

TAHO 被設計用來通過消除低效率並增強性能來優化 AI、雲端和高性能計算（HPC）工作負載，而不需要額外的硬體。它提供即時部署、自動擴展和實時監控，以最大化資源利用率。通過自主分配工作負載到各種環境，TAHO 確保操作準備和最高效率，降低運營成本和電力消耗。使用 TAHO，企業可以實現更快速的執行、更低的培訓成本和提高計算密集型任務的吞吐量，使其成為任何基礎設施的有價值解決方案。

Q-Bot 開發了智能機器人系統，旨在檢查、監控和絕緣建築物的地板下。這些系統利用 AI 和尖端的機器人技術高效地施加高品質泡沫絕緣，並且最小化干擾。這種創新的方法顯著減少了建築物的熱損失，從而帶來可觀的能源節省和改善的居住條件。通過提升熱性能，Q-Bot 幫助房主和房東達到更高的能源效率標準。