Patrolling-Zooは、Pythonでマルチエージェント巡回タスクを作成・実験できる柔軟なフレームワークを提供します。ライブラリには、監視、モニタリング、カバレッジシナリオをシミュレーションする、多様なグリッドベースとグラフベースの環境が含まれています。ユーザーはエージェントの数、マップサイズ、トポロジー、報酬関数、観測空間を設定可能です。PettingZooとGym APIとの互換性により、一般的な強化学習アルゴリズムとのシームレスな統合をサポートします。この環境は、一定の設定の下でMARL手法のベンチマークと比較を容易にします。標準化されたシナリオと新しいものをカスタマイズするツールを提供することで、Patrolling-Zooは自律ロボティクス、セキュリティ監視、捜索救助操作、多エージェント協調戦略を用いた効率的なエリアカバレッジの研究を加速させます。

Acuvityは、セキュリティ管理者が自組織内で使用されているAIプロバイダーを発見するのを助けるために設計されています。このツールを使用することで、Acuvityの顧客はさまざまなAIサービスを効果的に監視および管理できます。利用可能なAIサービスに関する詳細な洞察を提供し、組織全体でセキュリティ基準とコンプライアンスが維持されるようにします。Acuvityを利用することで、組織はAIの統合とその使用を追跡できるため、デジタルインフラストラクチャのセキュリティを確保し、規制要件に適合することが容易になります。