Distributed Artificial Intelligence

Was ist Distributed Artificial Intelligence?

Vorteile der Distributed Artificial Intelligence (DAI)

• Verbesserte Skalierbarkeit und Leistung – DAI-Systeme können komplexe Probleme bewältigen, indem sie Aufgaben auf mehrere Agenten aufteilen. Wenn weitere Agenten hinzugefügt werden, kann das System noch mehr Aufgaben bewältigen und schneller arbeiten. Dadurch kann es wachsen, ohne den einzelnen Agenten zu überlasten. Agenten arbeiten parallel, wodurch die Aufgabenverarbeitung beschleunigt und die Gesamtleistung gesteigert wird.
• Verbesserte Fehlertoleranz und Zuverlässigkeit – Wenn ein Agent ausfällt, funktioniert das System trotzdem weiter, da andere Agenten seine Aufgaben übernehmen können. Dadurch werden DAI-Systeme zuverlässiger und können auch bei Hardware- oder Softwareproblemen reibungslos weiterlaufen.
• Verbesserter Datenschutz und Sicherheit – In DAI können Agenten Daten lokal verarbeiten, wodurch die Notwendigkeit reduziert wird, vertrauliche Informationen im gesamten System auszutauschen. Das verbessert den Datenschutz und begrenzt die Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen. Wenn ein Agent kompromittiert wird, stellt dies keine Bedrohung für das gesamte System dar, und jeder Agent kann über eigene Sicherheitsmaßnahmen für zusätzlichen Schutz verfügen.

Neuerungen der Distributed Artificial Intelligence

Die Entwicklung von DAI-Technologien

• Frühe Phasen: In den 1980er Jahren konzentrierten sich Multi-Agent-Systeme auf die Aufgabenzuweisung und die Zusammenarbeit intelligenter Agenten und führten eine distributierte Problemlösung ein.
• Fortschritte bei der Vernetzung und Rechenleistung: Mit der Ausbreitung des Internets und der zunehmenden Rechenleistung entwickelte sich die DAI weiter zur Handhabung größerer, komplexerer Systeme. Verteilte Computer-Frameworks wie Grid-Computing und Cloud-basierte Plattformen haben die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und die Zusammenarbeit von Agenten verbessert.
• KI-gestützte Autonomie: Selbstfahrende Fahrzeuge und Smart Cities haben die DAI weiterentwickelt, und nun können sich Agenten über verteilte Netzwerke hinweg mit minimaler menschlicher Beteiligung koordinieren.
  
  Neue Trends und Forschungsschwerpunkte
  
  
• Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) ist ein Bereich, der sich damit beschäftigt, wie mehrere Agenten aus ihrer Umgebung lernen und zusammenarbeiten können, um ihre Aktionen zu verbessern, was zu anpassungsfähigeren und effizienteren Systemen führt.
  
• Dezentrale KI für das IoT: Mit der fortschreitenden Ausbreitung des Internets der Dinge (IoT) wird die dezentrale KI von verschiedenen Geräten genutzt, die zusammenarbeiten, um Daten vor Ort zu verarbeiten, wodurch die Effizienz gesteigert und die Abhängigkeit von zentralen Rechenzentren verringert wird.
• Schwarmintelligenz: Inspiriert von Insektenkolonien nutzt die Schwarmintelligenz viele reguläre Agenten, um schwierige Probleme durch Zusammenarbeit und Dezentralisierung zu lösen.
• Ethik und Fairness in der DAI: Forscher beschäftigen sich zunehmend mit der ethischen Gestaltung von DAI-Systemen, insbesondere damit, wie Agenten untereinander und mit Menschen interagieren, um Fairness und Rechenschaftspflicht zu gewährleisten.
  
  Zusammenarbeit bei der DAI-Entwicklung
  
  
• Open Source-Initiativen: Ermöglichen die Zusammenarbeit über Plattformen wie TensorFlow, PyTorch und OpenAI, auf denen Forscher und Entwickler Tools, Datensätze und Modelle austauschen und so die Weiterentwicklung der DAI beschleunigen können.
  
• Industrielle und akademische Partnerschaften: Google, IBM und HPE arbeiten mit Universitäten zusammen, um DAI-Anwendungen im Gesundheitswesen, in intelligenten Stromnetzen und autonomen Systemen zu entwickeln.
• Internationale Zusammenarbeit: Die grenzüberschreitende Zusammenarbeit zwischen Regierungen und Forschungseinrichtungen hat weltweite Initiativen zur Schaffung von DAI-Standards, ethischen Richtlinien und branchenübergreifenden Systemen vorangetrieben.
• Durch diese koordinierten Anstrengungen wird die DAI robuster, anpassungsfähiger und bereichsübergreifender wirksam.

Ziele der Distributed Artificial Intelligence

Dezentral Entscheidungen treffen

• Die DAI konzentriert sich auf die Aufteilung der Entscheidungsbefugnis unter verschiedenen Agenten, anstatt von einem einzigen zentralen Controller abhängig zu sein. Jeder Agent arbeitet unabhängig und trifft Entscheidungen, die von seiner Umgebung und seinen Zielen beeinflusst werden.
• Diese Methode verbessert die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit und ermöglicht es den Agenten, sich schnell an veränderte Bedingungen anzupassen, ohne dass eine zentrale Steuerung erforderlich ist.

Unsere Ressourcen optimal nutzen

• Die DAI optimiert Verarbeitungsleistung, Daten und Netzwerkbandbreite. Durch die Verteilung der Aufgaben auf die Agenten stellt die DAI sicher, dass die Ressourcen dorthin gelangen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Dadurch wird Überschuss reduziert und die Gesamtleistung des Systems verbessert. Die Fähigkeit der Agenten, die Ressourcenverteilung als Reaktion auf Veränderungen bei der Verfügbarkeit oder Nachfrage dynamisch zu ändern, erhöht die Effizienz des Systems.

Förderung einer effektiven Zusammenarbeit zwischen distributierten Agenten

• Die DAI zielt darauf ab, eine nahtlose und produktive Teamarbeit zwischen den Agenten zu fördern, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen. Um Ziele zu erreichen, müssen Agenten zusammenarbeiten und Informationen austauschen.
• Eine gute Koordination trägt dazu bei, Überschneidungen und Meinungsverschiedenheiten zwischen Agenten zu reduzieren und ermöglicht so einen reibungslosen Systembetrieb, auch in verteilten und dezentralen Umgebungen.

Methoden der Distributed Artificial Intelligence

• Multi-Agenten-Systeme und ihre Verwendung – Multi-Agenten-Systeme (MAS) bestehen aus mehreren unabhängigen Agenten, die zusammenarbeiten und kommunizieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Jeder Agent arbeitet unabhängig, kann sich aber mit anderen zusammenschließen, um komplizierte Probleme zu lösen.

Verwendung:

• Robotik: Roboter können in Gruppen zusammenarbeiten, um Aufgaben wie Such- und Rettungsmissionen oder die Verwaltung von Lagerhäusern zu bewältigen.
• Intelligente Stromnetze: Agenten überwachen die Energieverteilung und sorgen dafür, dass der Stromfluss und die -nutzung in einem Netzwerk verbundener Geräte optimiert werden.
• Verkehrsmanagement: Agenten arbeiten zusammen, um die Verkehrssignale zu verbessern und Staus in Stadtgebieten zu verringern.

Verteilte Problemlösungstechniken

• Aufteilung von Aufgaben: Aufteilung größerer Probleme in kleinere, überschaubarere Aufgaben, die unter den Teammitgliedern aufgeteilt werden können. Jeder Agent bewältigt seine Rolle alleine oder arbeitet mit anderen zusammen.
• Kooperative Problemlösung: Agenten tauschen partielle Antworten aus und vervollständigen sie. Das ist insbesondere dann hilfreich, wenn keiner der Agenten über genügend Informationen verfügt, um das Problem allein zu lösen.
• Verhandlung und Konfliktlösung: Agenten verhandeln die Ressourcenverteilung und Aufgabenzuweisung, um Streitigkeiten vorzubeugen und Aufgaben zu optimieren.

Algorithmen für verteiltes Lernen

• Föderiertes Lernen: Ohne Austausch der realen Daten können viele Agenten aus lokal auf ihren Geräten gespeicherten Daten lernen. Sie sammeln Aktualisierungen aus verschiedenen Modellen, um ein globales Modell zu verbessern und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten.
• Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): Dabei überlegen die Agenten, wie sie ihre Aktionen verbessern können, indem sie mit ihrer Umgebung interagieren und mit anderen Agenten zusammenarbeiten. Sie verbessern ihre Strategien im Laufe der Zeit, indem sie auf Feedback hören.
• Konsensalgorithmen: Helfen Agenten in dezentralen Systemen, durch den Austausch von Erkenntnissen zu einer Schlussfolgerung oder Vorhersage zu gelangen und Konflikte zu lösen.
  
  Diese Methoden nutzen die Stärken verteilter Systeme und ermöglichen eine effektive Problemlösung und Teamarbeit zwischen verschiedenen intelligenten Agenten.

Distributed AI und HPE

Die Infrastruktur, Software und Kooperationen von HPE fördern die Distributed Artificial Intelligence (DAI) und unterstützen Unternehmen dabei, Distributed AI für reale Anwendungen zu nutzen, indem sie eine leistungsstarke Infrastruktur, Edge-Lösungen und hochentwickelte KI-Tools bereitstellen. Der Fokus von HPE auf KI-gestütztes und verteiltes Computing unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung, Verwaltung und Erweiterung von DAI-Systemen.