Patrolling-Zoo bietet einen flexiblen Rahmen, der es Nutzern ermöglicht, Multi-Agent-Patrouillenaufgaben in Python zu erstellen und zu experimentieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von gitter- und graphbasierten Umgebungen, die Überwachung, Überwachung und Abdeckungszenarien simulieren. Nutzer können die Anzahl der Agenten, Karten-größe, Topologie, Belohnungsfunktionen und Beobachtungsräume konfigurieren. Dank der Kompatibilität mit PettingZoo und Gym APIs unterstützt es eine nahtlose Integration mit gängigen Reinforcement-Learning-Algorithmen. Diese Umgebung erleichtert das Benchmarking und den Vergleich von MARL-Techniken unter einheitlichen Rahmenbedingungen. Durch das Bereitstellen von Standard-Szenarien und Werkzeugen zur Anpassung neuer Szenarien beschleunigt Patrolling-Zoo die Forschung in autonomer Robotik, Sicherheitsüberwachung, Such- und Rettungsoperationen sowie in der effizienten Gebietsbearbeitung durch Multi-Agenten-Koordination.

Acuvity wurde entwickelt, um Sicherheitsadministratoren bei der Entdeckung von KI-Anbietern zu helfen, die innerhalb ihrer Organisation verwendet werden. Mit diesem Tool können Acuvity-Kunden es bereitstellen, um verschiedene KI-Dienste effektiv zu überwachen und zu verwalten. Es bietet detaillierte Einblicke in verfügbare KI-Dienste und stellt sicher, dass Sicherheitsstandards und Compliance in der gesamten Organisation eingehalten werden. Durch die Verwendung von Acuvity können Organisationen die KI-Integrationen und deren Nutzung zu verfolgen, wodurch es einfacher wird, ihre digitale Infrastruktur zu sichern und die Anforderung der Regulierung zu erfüllenden.