Patrolling-Zoo offre un cadre flexible permettant aux utilisateurs de créer et d'expérimenter avec des tâches de patrouille multi-agent en Python. La bibliothèque inclut une variété d'environnements basés sur des grilles et des graphes, simulant des scénarios de surveillance, de contrôle et de couverture. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, la taille de la carte, la topologie, les fonctions de récompense et les espaces d'observation. Grâce à la compatibilité avec PettingZoo et les API Gym, elle supporte une intégration transparente avec des algorithmes populaires d'apprentissage par renforcement. Cet environnement facilite le benchmarking et la comparaison des techniques MARL sous des paramètres cohérents. En fournissant des scénarios standard et des outils pour en créer de nouveaux, Patrolling-Zoo accélère la recherche en robotique autonome, surveillance de sécurité, opérations de recherche et sauvetage, et couverture efficace des zones en utilisant des stratégies de coordination multi-agents.

Anomali Copilot agit comme un assistant intelligent pour les équipes de cybersécurité, tirant parti de l'IA avancée et du traitement du langage naturel pour aider à l'évaluation des menaces. Il permet aux utilisateurs de tout niveau d'expérience d'effectuer des analyses complexes des données de cybersécurité. En automatisant la détection des menaces imminentes et en fournissant des informations contextuelles, il aide les organisations à rester vigilantes envers les risques cybernétiques potentiels. Cet outil non seulement améliore la performance individuelle mais permet également une collaboration d'équipe plus large, en rationalisant les flux de travail dans les Centres d'Opérations de Sécurité (SOC).