Bam-ood est un projet d'analyse d'images basé sur des algorithmes d'apprentissage profond. Il permet de détecter des objets, de reconnaître des visages, de segmenter des images et de les classer.

BioAutoMATED est une plateforme d'apprentissage automatique (AutoML) dédiée à l'analyse de séquences biologiques. Elle intègre plusieurs méthodes AutoML dans un cadre unifié, offrant aux utilisateurs des techniques pertinentes pour l'analyse, l'interprétation et la conception de séquences biologiques. BioAutoMATED permet de prédire la régulation des gènes, les interactions peptide-médicament et l'annotation des glycanes avec une performance comparable à celle de modèles manuellement ajustés, mettant en évidence les caractéristiques séquentielles saillantes. En automatisant la modélisation des séquences, BioAutoMATED permet aux scientifiques de la vie de plus facilement intégrer l'apprentissage machine dans leur travail.

GreenML est un outil permettant de calculer et d'analyser la consommation énergétique des algorithmes de machine learning. Il permet aux utilisateurs de comparer l'efficacité énergétique des différents modèles et algorithmes de machine learning, et d'optimiser leur consommation énergétique.

Seq2SeqPy est un outil léger de modélisation séquence-à-séquence qui privilégie la simplicité et la capacité à personnaliser facilement les architectures/modèles standard. Il prend en charge plusieurs modèles connus tels que les réseaux de neurones récurrents, les réseaux de générateurs de pointeurs et le modèle transformeur.