Inteligencia artificial distribuida

¿Qué es la inteligencia artificial distribuida?

Beneficios de la inteligencia artificial distribuida (IAD)

• Escalabilidad y rendimiento mejorados: los sistemas de inteligencia artificial distribuida pueden manejar problemas complejos dividiendo las tareas entre varios agentes. Cuando se agregan más agentes, el sistema puede gestionar aún más tareas para trabajar más rápido, y esto permite crecer sin sobrecargar a ningún agente. Los agentes trabajan en paralelo, acelerando el procesamiento de tareas y mejorando el rendimiento general.
• Mayor tolerancia a fallos y fiabilidad: si un agente falla, el sistema no deja de funcionar, porque otros agentes pueden hacerse cargo de sus tareas. Esto hace más fiables a los sistemas de IAD, al permitirles seguir operando de manera fluida, incluso cuando aparecen problemas de hardware o software.
• Mayor privacidad y seguridad de los datos: en la IAD, los agentes pueden procesar datos localmente. Ello reduce la necesidad de compartir información confidencial a través de todo el sistema. De este modo, se mejora la privacidad y limita el impacto de las infracciones de seguridad. Si un agente se ve comprometido, no amenaza a todo el sistema y cada agente puede tener sus propias medidas de seguridad para mayor protección.

Avance de la inteligencia distribuida

El desarrollo de las tecnologías de IAD

• Primeras etapas: en la década de 1980, los sistemas multiagente se centraban en la asignación de tareas y la colaboración de agentes inteligentes, que introdujo la solución distribuida de problemas.
• Avances en redes y poder de computación: a medida que Internet se expandió y aumentó el poder de computación, la IAD se fue desarrollando para gestionar sistemas más grandes y complejos. Los marcos de computación distribuida, como la computación en malla y las plataformas basadas en la nube, han mejorado la forma en que se comparten los recursos y cómo los agentes trabajan juntos.
• Autonomía impulsada por la IA: los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes han hecho avanzar la IAD al permitir que los agentes se coordinen entre redes dispersas con una participación humana mínima.
  
  Nuevas tendencias y áreas de atención de investigación
  
  
• El aprendizaje con refuerzo de varios agentes (MARL) es un campo que estudia cómo varios agentes pueden aprender de su entorno y trabajar juntos para mejorar sus acciones, lo que da lugar a sistemas más eficientes y con mayor capacidad de adaptación.
  
• IA descentralizada para IoT: a medida que el Internet de las cosas (IoT) continúa expandiéndose, diversos dispositivos que trabajan juntos para procesar datos a nivel local utilizan IA descentralizada, que mejora la eficiencia y disminuye la dependencia de los centros de datos centralizados.
• Inteligencia de enjambre: inspirada en las colonias de insectos, la inteligencia de enjambre utiliza muchos agentes básicos para abordar problemas difíciles a través de la colaboración y la descentralización.
• Ética y equidad en la IAD: los investigadores están cada vez más preocupados por el diseño ético de los sistemas de IAD. Específicamente en cómo los agentes interactúan entre sí y con los humanos para garantizar la equidad y la responsabilidad.
  
  Colaboración en el desarrollo de la IAD
  
  
• Iniciativas de código abierto: permiten la colaboración a través de plataformas como TensorFlow, PyTorch y OpenAI, donde investigadores y desarrolladores pueden compartir herramientas, conjuntos de datos y modelos para acelerar los avances en el desarrollo de la IAD.
  
• Alianzas sectoriales y académicas: Google, IBM y HPE colaboran con distintas universidades para desarrollar aplicaciones de IAD en los campos de la atención médica, las redes inteligentes y los sistemas autónomos.
• Cooperación internacional: la colaboración transfronteriza entre gobiernos e instituciones de investigación ha impulsado iniciativas en todo el mundo para crear estándares de IAD, pautas éticas y sistemas que funcionen juntos en distintos sectores.
• Gracias a estos esfuerzos coordinados, la IAD se volverá más fiable, adaptable y eficaz en todos los dominios.

Objetivos de la inteligencia artificial distribuida

Toma de decisiones de forma descentralizada

• La IAD se centra en compartir el poder de la toma de decisiones entre varios agentes, en lugar de depender de un único controlador central. Cada agente trabaja de forma independiente y toma decisiones que están influidas por su entorno y sus objetivos.
• Este método mejora la flexibilidad y la capacidad de respuesta, al permitir a los agentes adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes sin necesidad de un control centralizado.

Aprovechar al máximo nuestros recursos

• La IAD optimiza la potencia de procesamiento, los datos y el ancho de banda de la red. Al distribuir las tareas entre los agentes, la IAD garantiza que los recursos lleguen a donde más se necesitan, lo que reduce el desperdicio y mejora el rendimiento general del sistema. La capacidad de los agentes para modificar dinámicamente la distribución de recursos en respuesta a cambios en la disponibilidad o la demanda aumenta la eficiencia del sistema.

Facilitar la colaboración eficaz entre agentes distribuidos

• La IAD tiene como objetivo fomentar un trabajo en equipo fluido y productivo entre los agentes para abordar desafíos complejos. Para lograr los objetivos, los agentes deben colaborar e intercambiar información.
• Una buena coordinación ayuda a reducir la superposición y los desacuerdos entre agentes, lo que permite que el sistema funcione con fluidez, incluso en entornos distribuidos y descentralizados.

Métodos en la inteligencia distribuida

• Sistemas multiagente y sus usos: los sistemas multiagente (MAS) se componen de varios agentes independientes que colaboran y se comunican para lograr objetivos particulares. Cada agente trabaja de forma independiente, pero puede colaborar con otros para abordar problemas complicados.

Usos:

• Robótica: los robots pueden trabajar juntos en grupos para abordar tareas como las misiones de búsqueda y rescate o la gestión de almacenes.
• Redes inteligentes: los agentes supervisan cómo se distribuye la energía, a fin de garantizar que el flujo y el uso de esta estén optimizados en toda una red de dispositivos conectados.
• Gestión del tráfico: los agentes colaboran para mejorar las señales de tráfico y reducir la congestión en las áreas metropolitanas.

Técnicas de solución de problemas distribuidos

• Descomposición de tareas: dividir problemas más grandes en tareas más pequeñas y fáciles de gestionar, que puedan compartirse entre los miembros del equipo. Cada agente desempeña su papel de forma independiente o trabaja junto a otros.
• Solución cooperativa de problemas: los agentes intercambian respuestas parciales y las terminan. Esto resulta de especial utilidad cuando ningún agente cuenta con suficiente información para abordar el problema por sí mismo.
• Negociación y solución de conflictos: los agentes negocian la distribución de recursos y la asignación de tareas para evitar disputas y optimizar las tareas.

Algoritmos para el aprendizaje distribuido

• Aprendizaje federado: sin intercambiar datos reales, muchos agentes pueden aprender de los datos almacenados localmente en sus dispositivos. Recopilan actualizaciones de diferentes modelos para mejorar un modelo global, al tiempo que garantizan la privacidad de los datos.
• Aprendizaje con refuerzo de varios agentes (MARL): implica que los agentes descubran cómo mejorar sus acciones interactuando con su entorno y colaborando con otros agentes. Mejoran sus estrategias a largo plazo al escuchar los comentarios.
• Algoritmos de consenso: ayudan a los agentes en sistemas descentralizados a llegar a una conclusión o predicción mediante el intercambio de información y la solución de conflictos.
  
  Estos métodos aprovechan lo que los sistemas distribuidos hacen mejor, y esto facilita tanto la solución eficaz de problemas como el trabajo en equipo entre varios agentes inteligentes.

Inteligencia artificial distribuida y HPE

La infraestructura, el software y las colaboraciones de HPE impulsan la inteligencia artificial distribuida (IAD) y, al mismo tiempo, ayudan a las empresas a utilizar la IA distribuida para aplicaciones del mundo real, al proporcionar una infraestructura sólida, soluciones de extremo y herramientas de IA sofisticadas. El énfasis en la computación distribuida e impulsada por la IA de HPE ayuda a las empresas a diseñar, gestionar y desarrollar sistemas de IAD.