Zetaneは、機械学習モデルの透明性と堅牢性を向上させることに焦点を当てた一連のAIサービスとツールを提供しています。会社は高リスク産業をターゲットにし、AIを活用して効率、正確性、コスト削減を推進します。提供するものには、詳細なモデル検査のためのZetane Insight Engineや、コンピュータビジョンモデルの堅牢なテストのためのZetane Protectorが含まれます。このプラットフォームは使いやすく、実際の問題を解決することに焦点を当てています。

DEf-MARL（分散型実行フレームワーク）は、中央コントローラーなしで協調エージェントを実行・訓練する堅牢なインフラを提供します。ピアツーピア通信プロトコルを活用してエージェント間でポリシーや観測情報を共有し、ローカルなインタラクションを通じて協調を実現します。このフレームワークは、PyTorchやTensorFlowなどの一般的なRLツールキットとシームレスに連携し、カスタマイズ可能な環境ラッパー、分散ロールアウト収集、および勾配同期モジュールを提供します。ユーザーはエージェント固有の観測空間、報酬関数、および通信トポロジーを定義可能です。DEf-MARLは動的なエージェントの追加・削除をサポートし、重要な状態をノード間で複製することでフォールトトレランスを確保し、探索と利用のバランスをとるための適応的な通信スケジューリングも行います。環境のシミュレーションの並列化と中央のボトルネック削減によりトレーニングを加速し、大規模なMARL研究や産業シミュレーションに適しています。