Intelligenza artificiale distribuita

Cos’è l’intelligenza artificiale distribuita?

Comprendere l’AI distribuita

L'intelligenza artificiale distribuita (DAI) studia il modo in cui diverse entità intelligenti potrebbero collaborare o competere per risolvere problemi e raggiungere obiettivi. Questi agenti possono operare in modo indipendente o congiunto per risolvere problemi complessi condividendo informazioni, risorse e compiti.

I componenti fondamentali della DAI

• Agenti intelligenti: entità autonome capaci di osservare l'ambiente circostante, prendere decisioni e reagire per raggiungere determinati obiettivi.
• Comunicazioni: modalità con cui gli agenti comunicano le informazioni, coordinano le attività e negoziano le soluzioni.
• Coordinamento: come gli agenti cooperano per aumentare al massimo le prestazioni e l'utilizzo delle risorse.
• Controllo distribuito: l’operatività autonoma degli agenti nel raggiungimento degli obiettivi del sistema, senza un forte controllo centralizzato.
• Collaborazione e competizione: la possibilità per gli agenti di collaborare per risolvere i problemi o competere per le risorse e gli obiettivi, creando interazioni dinamiche.
  
  

La differenza tra AI distribuita e AI tradizionale

• Struttura: l'AI tradizionale presenta una struttura centralizzata in cui un sistema o un modello elabora i dati e prende le decisioni. Al contrario, la DAI utilizza un approccio decentralizzato con più agenti che operano in modo indipendente o collaborativo.
• Scalabilità: la DAI può scalare per risolvere problemi difficili aggiungendo agenti, mentre l'AI tradizionale potrebbe trovarsi in difficoltà quando le attività diventano più complesse.
• Flessibile: tramite l'interazione degli agenti, la DAI può adattarsi a impostazioni e requisiti mutevoli, a differenza dell’AI tradizionale, che richiede un notevole riaddestramento.
• Condivisione delle risorse: la DAI mette l’accento sulla condivisione di informazioni e risorse tra gli agenti per promuovere la collaborazione, mentre l'AI tradizionale opera normalmente come un sistema isolato.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale distribuita (DAI)

• Scalabilità e prestazioni migliorate: i sistemi DAI possono gestire problemi complessi suddividendo le attività tra più agenti. Aggiungendo agenti, il sistema può gestire un numero superiore di attività per funzionare più velocemente e crescere senza sovraccaricare il singolo agente. Gli agenti lavorano in parallelo, accelerando l'elaborazione delle attività e rafforzando le prestazioni complessive.
• Fault tolerance e affidabilità superiori: in caso di guasto di un agente, il sistema non smette di funzionare, perché altri agenti possono farsi carico dei suoi compiti. Questo rende i sistemi DAI più affidabili e capaci di funzionare senza interruzioni anche in caso di problemi hardware o software.
• Maggiore privacy e sicurezza dei dati: nella DAI, gli agenti possono elaborare i dati localmente, riducendo la necessità di condividere le informazioni sensibili nel sistema. Questo migliora la privacy e limita l'impatto delle violazioni della sicurezza. Se un agente viene compromesso, non minaccia l'intero sistema; inoltre, ognuno può disporre delle proprie misure di sicurezza per maggiore protezione.

I progressi dell’intelligenza distribuita

Lo sviluppo delle tecnologie DAI

• Fasi iniziali: negli anni '80, i sistemi multi-agente si concentravano sull'allocazione delle attività e sulla collaborazione tra agenti intelligenti, introducendo la risoluzione distribuita dei problemi.
• Progressi nelle reti e nella potenza di elaborazione: con l'espansione di Internet e l'aumento della potenza di elaborazione, la DAI si è evoluta per gestire sistemi più grandi e complessi. Framework di elaborazione distribuita come il grid computing e le piattaforme basate su cloud hanno migliorato le modalità di condivisione delle risorse e la collaborazione degli agenti.
• Autonomia basata sull'AI: i veicoli a guida autonoma e le città intelligenti hanno dato impulso allo sviluppo della DAI, consentendo agli agenti di coordinarsi tra reti disperse con un coinvolgimento umano minimo.
  
  Le nuove tendenze e aree di interesse della ricerca
  
  
• L'apprendimento per rafforzamento multi-agente (MARL) è un campo che studia il modo in cui più agenti possono apprendere dall'ambiente circostante e collaborare per migliorare le proprie azioni, dando vita a sistemi più adattabili ed efficienti.
  
• AI decentralizzata per l’IoT: con la continua espansione dell'Internet of Things (IoT), l'AI decentralizzata viene utilizzata da diversi dispositivi che collaborano per elaborare i dati in loco, migliorando l'efficienza e riducendo la dipendenza dai data center centralizzati.
• Swarm intelligence: ispirata alle colonie di insetti, la swarm intelligence utilizza un gran numero di agenti basilari per affrontare problemi difficili attraverso la collaborazione e la decentralizzazione.
• Etica e correttezza nella DAI: i ricercatori sono sempre più interessati alla progettazione etica dei sistemi DAI, e in particolare al modo in cui gli agenti interagiscono tra di loro e con gli esseri umani, per garantire la correttezza e l’assunzione delle responsabilità.
  
  La collaborazione per lo sviluppo della DAI
  
  
• Iniziative open source: consentono la collaborazione attraverso piattaforme come TensorFlow, PyTorch e OpenAI, dove ricercatori e sviluppatori hanno la possibilità di condividere tool, set di dati e modelli, accelerando i progressi dello sviluppo della DAI.
  
• Partnership accademiche e industriali: Google, IBM e HPE collaborano con le università per sviluppare applicazioni DAI nel campo dell’assistenza sanitaria, delle reti intelligenti e dei sistemi autonomi.
• Cooperazione internazionale: la collaborazione transfrontaliera tra governi e istituti di ricerca ha alimentato iniziative in tutto il mondo volte a creare standard DAI, linee guida etiche e sistemi che collaborino in diversi settori.
• Grazie a questi impegni coordinati, la DAI diventerà più solida, adattabile ed efficace in tutti i settori.

Gli obiettivi dell’intelligenza artificiale distribuita

Prendere decisioni in modo decentralizzato

• La DAI si concentra sulla condivisione del potere decisionale tra vari agenti, anziché dipendere da un’unica entità di controllo centrale. Ogni agente lavora in modo indipendente, prendendo decisioni che sono influenzate dall'ambiente circostante e dagli obiettivi.
• Questo metodo incrementa la flessibilità e la reattività, consentendo agli agenti di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni senza richiedere un controllo centralizzato.

Sfruttare al meglio le nostre risorse

• La DAI ottimizza la potenza di elaborazione, i dati e la larghezza di banda della rete. Distribuendo i compiti tra gli agenti, garantisce che le risorse vengano indirizzate dove più necessarie, riducendo gli sprechi e migliorando le prestazioni complessive del sistema. La capacità degli agenti di modificare dinamicamente la distribuzione delle risorse in risposta alle variazioni della disponibilità o della domanda potenzia l'efficienza del sistema.

Facilitare una collaborazione efficace tra gli agenti distribuiti

• La DAI si propone di promuovere una collaborazione efficace e produttiva tra gli agenti per affrontare problematiche complesse. Per raggiungere gli obiettivi, gli agenti devono collaborare e scambiarsi informazioni.
• Un buon coordinamento contribuisce a ridurre le sovrapposizioni e i disaccordi, consentendo al sistema di funzionare senza intoppi anche in contesti distribuiti e decentralizzati.

Le metodologie di intelligenza distribuita

• Sistemi multi-agente e relativi utilizzi: i sistemi multi-agente (MAS) sono costituiti da più agenti indipendenti che collaborano e comunicano per raggiungere obiettivi specifici. Ognuno opera in modo indipendente, ma può collaborare con gli altri per affrontare questioni complesse.

Gli utilizzi

• Robotica: i robot possono lavorare insieme in gruppi per affrontare compiti quali le missioni di ricerca e soccorso o la gestione di magazzini.
• Reti intelligenti: gli agenti supervisionano la modalità di distribuzione dell'energia, ottimizzandone il flusso e l’utilizzo nell’intera rete di dispositivi connessi.
• Gestione del traffico: gli agenti collaborano per migliorare la segnaletica stradale e ridurre la congestione nelle aree urbane.

Le tecniche di risoluzione distribuita dei problemi

• Scomposizione delle attività: suddivisione dei problemi più grandi in compiti più piccoli e gestibili che possono essere condivisi tra i membri del team. Ogni agente svolge il proprio ruolo da solo o collabora con altri.
• Risoluzione cooperativa dei problemi: gli agenti si scambiano risposte parziali e le completano. Questo è particolarmente utile quando nessuno di loro dispone di informazioni sufficienti per affrontare il problema da solo.
• Negoziazione e risoluzione dei conflitti: gli agenti negoziano la distribuzione delle risorse e l'assegnazione delle attività per prevenire le dispute e ottimizzare le attività.

Gli algoritmi per l'apprendimento distribuito

• Apprendimento federato: senza scambiare i dati reali, molti agenti possono apprendere da quanto archiviato localmente sui loro dispositivi. Raccolgono aggiornamenti da diversi modelli per ottimizzare un modello globale, senza mai compromettere la privacy.
• Apprendimento per rafforzamento multi-agente (MARL): gli agenti capiscono come migliorare le proprie azioni interagendo con l'ambiente circostante e collaborando con altri agenti. Ascoltando i feedback, sono in grado di affinare le loro strategie.
• Algoritmi di consenso: supportano gli agenti all’interno dei sistemi decentralizzati per giungere a una conclusione o una previsione mediante lo scambio di informazioni e la risoluzione dei conflitti.
  
  Questi metodi sfruttano le capacità dei sistemi distribuiti, favorendo l'efficace risoluzione dei problemi e il lavoro di squadra tra vari agenti intelligenti.

L’AI distribuita e HPE

L'infrastruttura, il software e le collaborazioni di HPE promuovono l'intelligenza artificiale distribuita (DAI) e, al contempo, aiutano le aziende a utilizzare questa tecnologia per applicazioni reali, offrendo un'infrastruttura solida, soluzioni edge e sofisticati tool di AI. L'attenzione di HPE all'elaborazione distribuita e basata sull'AI consente alle aziende di progettare, gestire e sviluppare i sistemi DAI.