Zetane ofrece un conjunto de servicios y herramientas de IA que se centran en mejorar la transparencia y solidez de los modelos de aprendizaje automático. La empresa se dirige a industrias de alto riesgo y aprovecha la IA para impulsar la eficiencia, precisión y ahorro de costos. Sus ofertas incluyen Zetane Insight Engine para inspecciones detalladas de modelos y Zetane Protector para pruebas robustas de modelos de visión por computadora. La plataforma es fácil de usar y se enfoca en resolver problemas del mundo real.

DEf-MARL (Marco de ejecución descentralizada para aprendizaje por refuerzo multi-agente) proporciona una infraestructura robusta para ejecutar y entrenar agentes cooperativos sin controladores centralizados. Utiliza protocolos de comunicación peer-to-peer para compartir políticas y observaciones entre agentes, permitiendo una coordinación mediante interacciones locales. El framework se integra perfectamente con toolkits RL comunes como PyTorch y TensorFlow, ofreciendo wrappers configurables, recopilación distribuida de rollout y módulos de sincronización de gradientes. Los usuarios pueden definir espacios de observación, funciones de recompensa y topologías de comunicación específicas para cada agente. DEf-MARL soporta adición y eliminación dinámica de agentes en tiempo de ejecución, ejecución tolerante a fallos mediante replicación del estado crítico en nodos, y planificación de comunicación adaptativa para equilibrar exploración y explotación. Acelera el entrenamiento paralizando simulaciones de entornos y reduciendo los cuellos de botella centrales, siendo adecuado para investigación MARL a gran escala y simulaciones industriales.