Allotropy는 실험실에 통합된 데이터 관리 프레임워크를 제공하여 서로 다른 데이터 소스를 중앙화하고 실험 매개변수를 표준화합니다. 적응 가능한 데이터 형식을 활용함으로써 과학자와 연구자들이 인간의 오류를 최소화하고 데이터의 신뢰성을 극대화할 수 있도록 합니다. 다양한 실험실 기술의 통합에 중점을 두어 Allotropy는 모든 관련 정보에 쉽게 접근하고 관리할 수 있도록 하여 궁극적으로 더 나은 의사 결정 프로세스가 이루어지도록 합니다.

Deep Threat Model은 GPT 기반 알고리즘을 활용하여 애플리케이션 구조를 분석하고 종합적인 위협 모델 다이어그램을 자동으로 생성합니다. 애플리케이션 이름과 간단한 설명을 지정하면, 자산을 식별하고 신뢰 구역을 구분하며, 위협 행위자를 나열합니다. 그런 다음 잠재적 공격 벡터를 매핑하고 보안 제어를 제안하며, 결과를 편집 가능한 Mermaid 또는 PlantUML 표기법으로 출력합니다. AI 엔진은 다이어그램 간 일관성을 보장하고, 누락된 제어를 표시하며, 위험도가 높은 구성요소를 강조합니다. 다이어그램은 내보내기, 수동 수정 또는 CI/CD 파이프라인에 통합하여 지속적인 보안 검토가 가능합니다. 이 간소화된 방법은 수작업을 줄이고, 위협 식별 오류를 최소화하며, 개발과 규정 준수 팀의 보안 문서화를 빠르게 합니다.

AI Count는 인공지능의 힘을 활용하여 빠르고 정확한 객체 세기를 제공합니다. 단 1초 만에 수백 개의 객체를 세도록 설계되었으며, 다양한 통계 객체 유형을 지원하여 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 재고, 품질 관리 또는 다른 목적을 위한 항목을 세어야 할 경우, AI Count는 정확성과 효율성을 보장하여 시간을 절약하고 인적 오류를 상당히 줄여줍니다.

REVISOR는 선거의 완전성을 개선하기 위한 최첨단 AI 기반 소프트웨어 시스템입니다. 고급 신경망 기술을 활용하여 REVISOR는 실제 유권자 수를 정확하게 계산하고 다양한 선거 절차의 준수를 모니터링합니다. 이는 모든 투표가 집계되고 선거 규칙이 유지되도록 보장합니다. 이러한 프로세스를 자동화함으로써 REVISOR는 인간의 오류와 조작의 여지를 줄이고, 신뢰할 수 있고 투명한 선거 감독 방법을 제공합니다.

Textraction.ai는 고급 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 텍스트 문서, PDF, 표 및 양식 등 비정형 데이터 소스에서 구조화된 정보를 추출합니다. 이 플랫폼은 프로세스를 자동화하여 수동 데이터 입력의 필요성을 없애고 인적 오류를 크게 줄입니다. 데이터 추출이 중요한 다양한 산업에서 워크플로를 간소화하고 데이터 정확성을 향상시켜 시간을 절약하도록 설계되었습니다.

JMB Basic & Core Agents는 멀티박스 게임을 위해 설계된 AI 기반 디지털 워커 모음입니다. 각 에이전트는 핵심 기능에 특화되어 있습니다: DPS 에이전트는 최적화된 대미지 회전을 수행하고, 힐러 에이전트는 파티의 건강 상태를 감시하며 치유를 시전하고, 버프 에이전트는 캐릭터별 버프를 유지하며, 타겟 에이전트는 동적 타겟 획득과 전환을 담당합니다. 이 에이전트들은 Windows 환경의 JoeMultiboxer와 통합되어 게임 메모리를 읽고 자동화된 입력 명령을 전송합니다. 사용자는 회전 우선순위, 주문 쿨다운, 사용자 스크립트를 그래픽 인터페이스를 통해 설정할 수 있습니다. 반복 작업을 자동화하여, JMB 에이전트들은 동시에 여러 계정에서 정밀하고 신뢰성 높은 성능을 보장하며 사람 오류를 줄이고 효율성을 높입니다.

UiPath AI 에이전트는 고급 AI 기능을 활용하여 전통적인 워크플로를 자동화된 프로세스로 변환합니다. 이는 머신러닝과 자연어 처리를 이용해 효과적으로 작업을 이해하고 실행합니다. 기능에는 지능형 문서 처리, 챗봇 통합 및 예측 분석이 포함되어 있어 기업이 의사 결정을 개선하고 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.