Som led i satsningen på Kolding bymidte implementeres et AI-baseret tælle- og analysesystem, der i realtid registrerer fodgængere, cyklister og køretøjer og omsætter målingerne til viden om flow, spidsbelastninger og opholdstider. Ved hjælp af edge computing behandles data lokalt ved sensoren. Løsningen skaber et solidt datagrundlag for løbende justering af signaler, ruter og byrum samt mere målrettet planlægning af events, turismestrømme og adgangsforhold.

Systemet anvender kunstig intelligens og billedgenkendelse til automatisk at registrere vejskader, skilte, kloakriste og andet vejinventar via smartphones monteret i kommunale køretøjer. 

TTS står for Text to speech, og det er derfor en tekst til tale løsning. Gennem platformen kan der deles tekst, som f.eks. til IVR, eller historiefortælling til biblioteker, eller vejledninger som lyd osv., og så kan man vælge mellem 10 forskellige stemmer og generere lydklip (tale), som man kan  downloade og bruge. Løsningen kan altså gennem tale til tekst lave lydklip til forskellig brug.

AI-assistent til danske folkeskolelærere, der hjælper med forberedelse, kommunikation og administration. Systemet er trænet på skolespecifik viden og integrerer med Unilogin, Aula og TRIO/Skema.

AI-løsning, der kan identificere og klassificere vedligeholdelseskrævende huller og revner i slidlag.

AI-løsning, der med EDGEteknologi identificerer trafiktyper og optimerer flows i vejkryds. Projektet er pt et pilotforsøg. 

Systemet planlægges taget i brug af Københavns Kommune til digitalt vejtilsyn. Det anvendes til løbende tilsyn og hovedeftersyn af vejnettet, hvor en bil med monteret smartphone kører gennem vejnettet og automatisk registrerer skader, revner, huller og sætninger i vejbelægningen. Systemet erstatter manuel, tidskrævende registrering og giver kommunen et digitalt overbliksbillede af vejnettets tilstand til prioritering af vedligeholdelse.