分散型人工知能

分散型人工知能とは

分散型人工知能 (DAI) のメリット

• スケーラビリティとパフォーマンスの強化 - DAIシステムはタスクを複数のエージェントに分割することで高度な問題を処理できます。エージェントを追加すると、システムはさらに多くのタスクを管理して、より高速で動作できるようになり、一部のエージェントに過負荷をかけずに拡張できます。エージェントは並行動作し、タスク処理を高速化し、全体的なパフォーマンスを向上させます。
• フォールトトレランスと信頼性の向上 - あるエージェントに障害が発生しても、他のエージェントがそのタスクを引き継ぐため、システムは動作を停止しません。この結果、DAIシステムの信頼性が上がり、ハードウェアまたはソフトウェアに問題が発生した場合でもスムーズな実行が続きます。
• データプライバシーとセキュリティの強化 - DAIではエージェントはデータをローカルで処理できるため、システム全体で機密情報を共有する必要性が軽減されます。こプライバシーが向上し、セキュリティ侵害の影響が制限されます。ひとつのエージェントが侵害されても、システム全体が脅かされることはなく、各エージェントは独自のセキュリティ対策を講じて保護を強化できます。

分散型インテリジェンスの進歩

DAIテクノロジーの開発

• 初期段階: 1980年代に、マルチエージェントシステムがタスク割り当てとインテリジェントエージェントのコラボレーションを重視し、分散型の問題解決を導入しました。
• ネットワークとコンピューティング能力の進歩: インターネットが拡大し、処理能力が向上するにつれて、DAIはより大規模かつ高度なシステムを処理できるように発展しました。グリッドコンピューティングやクラウドベースのプラットフォームなどの分散型コンピューティングフレームワークにより、リソースの共有方法やエージェントの連携方法が改善されました。
• AI主導型の自律性: 自動運転車両とスマートシティが人間の介入を最小限に抑えながらエージェントが分散ネットワーク全体で調整できるようにした結果、DAIが進化しました。
  
  新しいトレンドと研究の焦点領域
  
  
• マルチエージェント強化学習 (MARL) は、複数のエージェントが周辺環境から学習し、連携して行動を改善し、より適応性と効率性にすぐれたシステムを実現する方法を研究する分野です。
  
• IoT向け分散型AI: モノのインターネット (IoT) が拡大するにつれ、分散型AIがさまざまなデバイスで活用され、連携してオンサイトでデータ処理が行われるようになり、効率が向上し、集中型データセンターへの依存が軽減されました。
• 群知能: 昆虫のコロニーにヒントを得た群知能は、多数のベーシックエージェントを使用して、コラボレーションと分散化を通じて高度な問題に取り組みます。
• DAIにおける倫理性と公平性: 公平性と説明責任を保証するため、研究者はDAIシステムの倫理的な設計、特にエージェント同士が、そしてエージェントが人とどう対話するかに関心を寄せるようになりました。
  
  DAI開発におけるコラボレーション
  
  
• オープンソースイニシアチブ: TensorFlow、PyTorch、OpenAIなどのプラットフォームを通じてコラボレーションで、研究者とデベロッパーがツール、データセット、モデルを共有して、DAI開発の進歩を加速させます。
  
• 産業界と学術界のパートナーシップ: Google、IBM、HPEは大学と連携して、医療、スマートグリッド、自律システムの分野でDAIアプリケーションを開発しています。
• 国際協力: 政府機関と研究機関の国境を越えた連携で、さまざまな業界で連携するDAI標準、倫理ガイドライン、相互連携する各種システムを作成するための世界的な取組みが促進されました。
• こうした協調的な取組みで、DAIはドメイン全体で堅牢性、適応性、効果が上がります。

分散型人工知能の目的

分散型の意思決定

• DAIは単一の中央コントローラーに依存するのではなく、さまざまなエージェント間で意思決定権を共有することを重視します。各エージェントは独立して動作し、周辺環境や目標に影響されて決定を下します。
• この方法で柔軟性と応答性が向上し、エージェントは集中管理なしで変化する状況に速く適応します。

資源を最大活用する

• DAIは処理能力、データ、ネットワーク帯域幅を最適化します。DAIはエージェント間でタスクを分散することで、リソースがもっとも必要とされる場所に行き渡らせ、無駄を減らしてシステム全体のパフォーマンスを向上させます。可用性や需要の変化に応じてエージェントがリソースの配分を動的に変更できるため、システムの効率が上がります。

分散エージェント間の効果的なコラボレーションの促進

• DAIが目指すのは、複雑な課題に取り組むためにエージェント間でシームレスかつ生産的なチームワークを促進することにあります。目標達成には、エージェント同士が協力して情報を交換すべきです。
• 適切な調整により、エージェントの重複や意見の不一致が軽減され、分散型や非集中型の環境でもシステムがスムーズに動作できるようになります。

分散インテリジェンスにおける手法

• マルチエージェントシステムとその用途 - マルチエージェントシステム (MAS) は特定の目的を達成するために連携して通信する複数の独立したエージェントで構成されます。各エージェントは独立して動作しますが、高度な問題に取り組む際は他のエージェントとチームを組みます。

使用法:

• ロボット工学: ロボットがグループで連携して、捜索救助任務や倉庫管理などのタスクに取り組みます。
• スマートグリッド: エージェントがエネルギーの分配方法を監視するため、接続されたデバイスのネットワーク全体で電力の流れと使用が最適化されます。
• 交通管理: エージェントが協力して交通信号を改善し、都市部の渋滞を緩和します。

分散型問題解決技術

• タスク分解: 大きな問題があれば、チームメンバー間で共有できるように管理しやすい小型のタスクに分割します。各エージェントは単独で役割を遂行するか、他のエージェントと協力して動作します。
• 共同運営型の問題解決: エージェントは部分的な回答を交換して完了させます。各エージェントが単独で問題対処に十分な情報を持っていない場合に特に有益です。
• ネゴシエーションとコンフリクト解決: エージェント同士がリソースの配分とタスクの割り当てをネゴシエートして、紛争を防止、タスクを最適化します。

分散学習のアルゴリズム

• フェデレーテッドラーニング: リアルなデータを交換することなく、多くのエージェントがデバイスにローカルに保存されたデータから学習できます。データのプライバシーを保証しながら、エージェントがさまざまなモデルから更新情報を収集してグローバルモデルを強化します。
• マルチエージェント強化学習 (MARL): エージェントが周囲の状況と関わり、他のエージェントと協力することで、自分の行動を改善する方法を考えます。エージェントはフィードバックに耳を傾けながら、時間をかけて戦略を強化します。
• コンセンサスアルゴリズム: 分散型システムのエージェントがインサイトを交換して結論や予測を遂行し、コンフリクトを解決できるように支援します。
  
  以上の方法は、分散システムのもっともすぐれた強みを活用し、さまざまなインテリジェントエージェント間で効果的に問題解決とチームワークを実現します。

分散型AIとHPE

HPEのインフラストラクチャ、ソフトウェア、コラボレーションは分散型人工知能 (DAI) を推進します。このために、強力なインフラストラクチャ、エッジソリューション、高度なAIツールを提供して、各企業がリアルワールドのアプリケーションに分散型AIを使用可能な環境を整えます。HPEのAIドリブン型および分散型のコンピューティングへの注力は各企業のDAIシステムの設計、管理、拡張に貢献します。