Table des matières:
- Définition - Que signifie l'intelligence artificielle distribuée (DAI)?
- Techopedia explique l'intelligence artificielle distribuée (DAI)
Définition - Que signifie l'intelligence artificielle distribuée (DAI)?
L'une des nombreuses approches de l'intelligence artificielle est l'intelligence artificielle distribuée (DAI). Il est utilisé pour l'apprentissage au moyen de méthodes d'apprentissage complexes, d'une planification à grande échelle et d'une prise de décision. Il peut utiliser un large éventail de ressources informatiques dans différents domaines. Cela signifie qu'il peut facilement traiter et analyser de grandes quantités de données et résoudre rapidement les problèmes.
Il existe de nombreux agents ou nœuds d'apprentissage autonomes dans un tel système. Ces nœuds sont fortement distribués et sont indépendants les uns des autres. Pour cette raison, les systèmes d'apprentissage automatique utilisant l'intelligence artificielle distribuée sont assez adaptables et fiables. Cela signifie que les systèmes DAI ne doivent pas être complètement redéployés après toute modification des fichiers de données fournis en entrée pour le problème.
Techopedia explique l'intelligence artificielle distribuée (DAI)
L'intelligence artificielle distribuée utilise un système parallèle pour le calcul. De nombreux «nœuds» ou agents d'apprentissage, indépendants les uns des autres, sont situés à des endroits géographiquement divers. Le traitement parallèle permet au système d'utiliser toutes les ressources de calcul dans toute leur étendue. En raison de son immense puissance de traitement, d'énormes ensembles de données peuvent être analysés rapidement, chaque partie étant analysée par un nœud distinct. Si une modification doit être apportée aux données qui sont transmises au système, le nœud correspondant est redéployé, et non l'ensemble du système.
L'intégration des solutions se fait par un système de communication efficace entre les agents ou les nœuds. Cela garantit que le traitement est élastique. Contrairement au système d'IA centralisé, les données des systèmes DAI ne doivent pas être transmises à un seul emplacement. L'ensemble de données peut être mis à jour au fil du temps. Les nœuds peuvent interagir les uns avec les autres concernant la solution de manière dynamique et ont les compétences nécessaires pour atteindre la solution. Ainsi, DAI est considéré comme l'une des meilleures approches de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
