분산형 인공 지능

분산형 인공 지능이란?

DAI(분산형 인공 지능)의 이점

• 향상된 확장성과 성능 - DAI 시스템은 여러 에이전트로 작업을 나누어 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다. 더 많은 에이전트가 추가되면 시스템이 더 많은 작업을 관리하여 더 빠르게 작업할 수 있으므로 단일 에이전트에 과부하가 걸리는 일 없이 시스템을 확장할 수 있습니다. 에이전트는 병렬로 작업하여 작업 처리 속도를 높이고 전반적인 성과를 개선합니다.
• 내결함성 및 신뢰성 향상 - 한 에이전트에 장애가 발생해도 다른 에이전트가 해당 작업을 대신 수행할 수 있으므로 시스템 작동이 중단되지 않습니다. 이를 통해 DAI 시스템은 안정성이 향상되어 하드웨어나 소프트웨어에 문제가 있어도 원활하게 작동할 수 있습니다.
• 향상된 데이터 개인 정보 보호 및 보안 - DAI를 사용하면 에이전트가 로컬에서 데이터를 처리할 수 있으므로 시스템 전체에서 민감한 정보를 공유할 필요성이 줄어듭니다. 따라서 개인 정보 보호가 강화되고 보안 침해의 영향이 제한됩니다. 한 에이전트가 손상되더라도 전체 시스템에 위협이 되지 않으며 각 에이전트는 추가 보호를 위해 자체 보안 조치를 취할 수 있습니다.

분산형 지능의 발전

DAI 기술의 발전

• 초기 단계: 1980년대에 다중 에이전트 시스템은 작업 할당과 지능형 에이전트 협업에 초점을 맞추었으며 분산형 문제 해결을 도입했습니다.
• 네트워킹과 처리 능력의 발전: 인터넷이 확산되고 처리 능력이 향상됨에 따라 DAI는 더 크고 복잡한 시스템을 처리하도록 개발되었습니다. 그리드 컴퓨팅 및 클라우드 기반 플랫폼과 같은 분산형 컴퓨팅 프레임워크는 리소스가 공유되는 방식과 에이전트가 함께 작동하는 방식을 개선했습니다.
• AI 기반 자율성: 자율 주행 차량과 스마트 시티는 에이전트가 최소한의 인간 개입으로 분산된 네트워크에서 협력할 수 있게 함으로써 DAI를 발전시켰습니다.
  
  새로운 동향 및 연구 중점 분야
  
  
• MARL(다중 에이전트 강화 학습)은 여러 에이전트가 주변 환경으로부터 학습하고 협력하여 행동을 개선함으로써 적응력과 효율성이 향상된 시스템을 구축하는 방법을 연구하는 분야입니다.
  
• IoT를 위한 분산형 AI: IoT(사물 인터넷)가 지속적으로 확산됨에 따라 현장에서 데이터를 처리하기 위해 함께 작동하는 다양한 장치에서 분산형 AI가 활용되고 있으며, 이를 통해 효율성이 향상되고 중앙 집중식 데이터 센터에 대한 의존도가 낮아지고 있습니다.
• 스웜 인텔리전스: 곤충 군집에서 영감을 받은 스웜 인텔리전스는 협업과 분산화를 통해 어려운 문제를 해결하기 위해 많은 기본 에이전트를 사용합니다.
• DAI의 윤리와 공정성: 연구자들은 공정성과 책임을 보장하기 위해 DAI 시스템의 윤리적 설계, 특히 에이전트가 서로 그리고 인간과 상호 작용하는 방식에 대해 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.
  
  DAI 개발을 위한 협업
  
  
• 오픈 소스 이니셔티브: TensorFlow, PyTorch, OpenAI와 같은 플랫폼을 통해 연구자와 개발자가 툴, 데이터셋, 모델을 공유하여 DAI 개발의 발전을 가속화할 수 있는 협업을 지원합니다.
  
• 산업 및 학계 파트너십: Google, IBM, HPE는 대학과 협력하여 의료, 스마트 그리드, 자율 시스템 분야에서 DAI 애플리케이션을 개발합니다.
• 국제 협력: 국경을 넘나드는 정부 및 연구 기관 간의 협업을 통해 다양한 산업 분야에서 함께 작동하는 DAI 표준, 윤리 지침 및 시스템을 만들기 위한 전 세계적인 이니셔티브가 촉발되었습니다.
• 이러한 협업 활동을 통해 DAI는 여러 영역에서 더욱 강력해지고 적응성과 효과가 개선될 것입니다.

분산형 인공 지능의 목표

탈중앙화된 방식으로 의사 결정

• DAI는 중앙의 단일 컨트롤러에 의존하는 대신 다양한 에이전트 간에 의사 결정 권한을 공유하는 데 중점을 둡니다. 모든 에이전트는 주변 환경과 목표에 따라 결정을 내리며 독립적으로 작동합니다.
• 이 방법은 유연성과 대응성을 개선하여 에이전트가 중앙 제어 없이도 변화하는 상황에 신속하게 적응할 수 있게 합니다.

리소스를 최대한 활용

• DAI는 처리 능력, 데이터, 네트워크 대역폭을 최적화합니다. 또한 에이전트 간에 작업을 분산함으로써 리소스가 가장 필요한 곳에 사용되게 하여 낭비를 줄이고 시스템의 전반적인 성능을 개선합니다. 가용성이나 수요의 변화에 대응하여 리소스의 분배를 동적으로 수정할 수 있는 에이전트의 능력은 시스템의 효율성을 높여줍니다.

분산된 에이전트 간 효과적인 협업 촉진

• DAI는 복잡한 과제를 해결하기 위해 에이전트 간의 원활하고 생산적인 팀워크를 육성하는 것을 목표로 합니다. 목표를 달성하려면 에이전트가 협력하고 정보를 교환해야 합니다.
• 효과적인 협력은 에이전트의 중복과 의견 불일치를 줄이는 데 도움이 되며, 분산되고 탈 중앙화된 환경에서도 시스템이 원활하게 작동할 수 있게 합니다.

분산형 인텔리전스의 방법

• 다중 에이전트 시스템과 그 용도 - MAS(다중 에이전트 시스템)는 특정 목표를 달성하기 위해 협력하고 통신하는 여러 독립적인 에이전트로 구성됩니다. 각 에이전트는 독립적으로 작동하지만 복잡한 문제를 해결하기 위해 다른 에이전트와 팀을 이룰 수도 있습니다.

용도:

• 로봇 공학: 로봇이 그룹으로 협력하여 수색 및 구조 임무나 창고 관리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
• 스마트 그리드: 에이전트가 에너지가 분배되는 방식을 감독하고, 연결된 장치 네트워크 전체에서 전력 흐름과 사용이 최적화되도록 보장합니다.
• 교통 관리: 에이전트가 교통 신호를 개선하고 도심 지역의 혼잡을 완화하기 위해 협력합니다.

분산형 문제 해결 기술

• 업무 분해: 큰 문제를 팀 구성원끼리 공유할 수 있는 더 작고 관리하기 쉬운 작업으로 나누는 것입니다. 각 에이전트는 각자의 역할을 스스로 수행하거나 다른 에이전트와 협력합니다.
• 협력적 문제 해결: 에이전트가 부분적인 답변을 교환하고 마무리합니다. 이 기능은 어느 한 에이전트도 스스로 문제를 해결할 만큼 충분한 정보를 갖고 있지 않을 때 특히 유용합니다.
• 협상 및 충돌 해결: 에이전트가 분쟁을 방지하고 작업을 최적화하기 위해 리소스 분배와 작업 할당을 협상합니다.

분산 학습을 위한 알고리즘

• 통합 학습: 실제 데이터를 교환하지 않고도 많은 에이전트가 자신의 장치에 로컬로 저장된 데이터로부터 학습할 수 있습니다. 또한 서로 다른 모델에서 업데이트를 수집하여 글로벌 모델을 강화하는 동시에 데이터 개인 정보 보호를 보장합니다.
• MARL(다중 에이전트 강화 학습): 에이전트가 주변 환경과 상호 작용하고 다른 에이전트와 협력하여 행동을 개선하는 방법을 알아내는 과정으로, 피드백을 듣고 시간이 지남에 따라 전략을 개선합니다.
• 합의 알고리즘: 분산형 시스템의 에이전트가 인사이트를 교환하고 충돌을 해결하여 결론이나 예측을 달성하도록 돕습니다.
  
  이러한 방법은 분산 시스템의 장점을 활용하는 것으로, 이를 통해 다양한 지능형 에이전트 간의 효과적인 문제 해결과 팀워크가 가능합니다.

분산형 AI와 HPE

HPE의 인프라, 소프트웨어, 협업은 강력한 인프라, 엣지 솔루션, 정교한 AI 툴을 제공하여 기업이 실제 응용 프로그램에 분산형 AI를 사용하도록 지원하는 동시에 DAI(분산형 인공 지능)를 개선합니다. HPE의 AI 기반 및 분산 컴퓨팅은 기업이 DAI 시스템을 설계, 관리, 확장하는 데 도움이 됩니다.