Patrolling-Zoo предлагает гибкую структуру, позволяющую пользователям создавать и экспериментировать с задачами многогерового патрулирования на Python. Библиотека включает разнообразные окружения на основе сеток и графов, моделирующие сценарии наблюдения, мониторинга и охвата. Пользователи могут конфигурировать количество агентов, размер карты, топологию, функции наград и наблюдаемые пространства. Благодаря совместимости с PettingZoo и API Gym, она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с популярными алгоритмами RL. Эта среда облегчает бенчмаркинг и сравнение MARL-техник в условиях единых настроек. Предоставляя стандартные сценарии и инструменты для настройки новых, Patrolling-Zoo ускоряет исследования в автономной робототехнике, безопасности, поисково-спасательных операциях и эффективном покрытии территории с помощью стратегий многогерового координирования.

Acuvity разработан для помощи администраторам безопасности в выявлении поставщиков AI, используемых внутри их организации. С этим инструментом клиенты Acuvity могут развернуть его для эффективного мониторинга и управления различными AI-сервисами. Он предоставляет подробную информацию о доступных AI-сервисах, обеспечивая соблюдение стандартов безопасности и норм в организации. Используя Acuvity, организации могут отслеживать интеграции AI и их использование, что упрощает защиту их цифровой инфраструктуры и соблюдение нормативных требований.