Zetane bietet ein Paket von KI-Diensten und -Tools an, die darauf abzielen, die Transparenz und Robustheit von Maschinenlernmodellen zu verbessern. Das Unternehmen richtet sich an risikobehaftete Branchen und nutzt KI zur Steigerung von Effizienz, Genauigkeit und Kosteneinsparungen. Zu den Angeboten gehören die Zetane Insight Engine für detaillierte Modellprüfungen und der Zetane Protector für robuste Tests von Computer Vision-Modellen. Die Plattform ist benutzerfreundlich und konzentriert sich auf die Lösung realer Probleme.

DEf-MARL (Dezentrales Ausführungs-Framework für Multi-Agenten-Verstärkungslernen) bietet eine robuste Infrastruktur zur Ausführung und Schulung von kooperativen Agenten ohne zentrale Steuerung. Es nutzt Peer-to-Peer-Kommunikationsprotokolle, um Policies und Beobachtungen zwischen Agenten zu teilen, und ermöglicht so die Koordination durch lokale Interaktionen. Das Framework integriert sich nahtlos in gängige RL-Toolkits wie PyTorch und TensorFlow und bietet anpassbare Umgebungs-Wrapper, verteilte Rollout-Sammlung und Gradient-Synchronisations-Module. Nutzer können agentenspezifische Beobachtungsräume, Belohnungsfunktionen und Kommunikations-Topologien definieren. DEf-MARL unterstützt dynamisches Hinzufügen und Entfernen von Agenten zur Laufzeit, fehlertolerante Ausführung durch Replikation kritischer Zustände auf Knoten und adaptive Kommunikationsplanung zur Balance zwischen Exploration und Exploitation. Es beschleunigt das Training durch Parallelisierung der Umweltsimulationen und Reduzierung zentraler Engpässe, was es für groß angelegte MARL-Forschung und industrielle Simulationen geeignet macht.