Новый руководитель Subsea Inspection

© Владимир / Adobe Stock

IBM недавно объяснила, почему важна оркестровка ИИ: по мере того, как системы ИИ становятся все более продвинутыми, одной модели или агента ИИ может быть недостаточно для обработки сложных задач. Автономные системы часто испытывают трудности в совместной работе, поскольку они построены на основе нескольких облаков и приложений, что приводит к разрозненным операциям и неэффективности.

Оркестровка агентов ИИ устраняет эти пробелы, позволяя нескольким агентам ИИ эффективно работать вместе и гарантируя бесперебойное выполнение сложных задач.

По словам IBM, на практике оркестровка агентов ИИ функционирует как цифровая симфония.

Концепция уже рассматривается для подводных инспекционных работ.

Профессор Эйад Элиан и доктор Тхань Нгуен из Университета Роберта Гордона, а также Мартин Лонгмюр из AquaTerra недавно представили передовую аналитическую статью, опубликованную Национальным подводным центром в Абердине, об идее автоматизации процессов инспекции и составления отчетов для трубчатых конструкций, таких как кессоны и морские сваи.

Проверки обычно включают числовые и графические данные, поэтому один агент компьютерного зрения может обрабатывать данные изображений для обнаружения аномалий, в то время как другой агент может сосредоточиться на числовом анализе данных для прогнозирования потенциальных неисправностей.

«Искусственный интеллект оркестратора контролирует процесс, назначая задачи агентам на основе их опыта и объединяя их результаты для обеспечения связных идей», — говорят исследователи. «Например, при подводном мониторинге оркестратор может синхронизировать агентов визуализации, которые выявляют структурные повреждения, с числовыми агентами, анализирующими данные об окружающей среде, обеспечивая своевременную и точную оценку рисков».

Специализированный агент отчетности мог бы затем автономно генерировать отчеты о проверках, интерпретируя результаты многоагентных систем. Он мог бы адаптировать свой тон и уровень детализации для удовлетворения различных заинтересованных сторон и интегрировать контекстную информацию, такую как отраслевые стандарты или записи прошлых проверок.

Он может быть интерактивным и может учиться у экспертов-инженеров. Это обеспечит надежный баланс между адаптивностью и точностью, говорят исследователи.

IBM определяет четыре типа оркестраторов:

Централизованная оркестровка: единый агент-оркестратор ИИ выступает в качестве «мозга» системы.

Децентрализованное управление: агенты ИИ принимают независимые решения или достигают консенсуса как группа.

Иерархическая оркестровка: здесь агенты ИИ организованы слоями, что напоминает многоуровневую структуру командования.

Федеративная оркестровка: независимые агенты ИИ взаимодействуют, не обмениваясь данными в полном объеме и не отказываясь от контроля над своими отдельными системами.

По мере того, как системы искусственного интеллекта продолжают развиваться, оркестровка агентов искусственного интеллекта будет становиться все более важной для раскрытия их полного потенциала.