スウォームインテリジェンス

スウォームインテリジェンスとは

スウォームインテリジェンスの仕組み

スウォームインテリジェンスは、非集中的で自己組織的な体系に基づいた、共学習と意思決定の一形態です。自然界における例はいたるところにあります。たとえば、鳥の群れや魚の一群は、単体の指示役が命令を下さなくても集団として行動し活動します。一部が別行動をとると、集団全体の行動が即座に変わります。

スウォームインテリジェンスは、人工知能の一形態として、ソースでデータを生成し処理することが可能なエンドポイントデバイスのネットワークから構成されています。関連情報が事前に定義された特定の状態に適合する場合、ネットワーク全体で即座に共有されるため、個々のエージェントが、集中型のデータレイクまたは意思決定のマトリックスに頼らずとも、ピアからの情報に基づき処理や作業を行うことができます。

たとえば、交通データを収集し処理することができる自動運転車は、その情報を同一の交通システム内で他の車と共有することができるため、交通状況の変化にリアルタイムで対応したり速度を調整したりすることにより、交通障害や渋滞を回避することができます。

ブロックチェーン技術により、エッジが情報や知見を信頼性の高い方法で共有できるため、エンドポイントのプライバシーやセキュリティを損なうことなく有益なデータがネットワークに提供されます。これは医療システムや金融システムにとって特に重要なことです。

スウォームシステムには、さまざまな用途に応用される可能性があります。たとえば、調整された産業規模の自動化システムや、よりスマートで安全性の高い医療システムや金融システムなどへの応用が挙げられます。個々のエッジデバイスが重要な情報を認識し、ピアデバイスと共有できれば、ネットワーク全体がよりスマートになりさまざまな状況に対応できるようになります。

スウォームインテリジェンスの特徴

• 協調的 — デバイス間で情報を直接共有できる。
• 対応性 — 事前に定義された刺激を認識し、新規のイベントを分類できる。
• 柔軟性 — システムのエージェントに影響するさまざまな状況に素早く対応できる。
• 非集中的 — 中央での調整や制御がなくても、独立してまたは協調的に動作することができる。
• 応答性 — レイテンシなくその場の刺激に即座に対応できる。
• 自立的 — 状況の変化に対応して必要に応じてさまざまな役割に対応することができる。
• 自己修正 — 他のエージェントが作業に失敗しても、状況に応じて対応し、再構成することでタスクを完了できる。
• 安全性 — 秘密保持要件やプライバシー要件に違反することなく、重要な知見を共有できる。

HPEのシニアバイスプレジデントであり人工知能部門のチーフテクノロジーオフィサーであるEng Lim Goh博士は、スウォームインテリジェンスおよびスウォーム学習の世界的な第一人者です。

HPEの研究開発機関であるHewlett Packard Labでは、スウォームインテリジェンスやスウォーム学習のための技術および応用用途に関するイノベーションが継続的に進められています。

スウォームインテリジェンスは、人工知能と機械学習の分野でHPEのサービスに対して大きな影響を及ぼします。スウォームインテリジェンスに関心のある組織は、AI/MLやエッジコンピューティングにおけるHPEの既存のサービスを活用することでメリットを享受できます。これらのサービスには、HPE ApolloシステムやHPE ProLiantサーバー、HPE Edgelineコンバージドエッジシステムなどがあります。