Contenuto
- Definizione: che cosa significa DAI (Distributed Artificial Intelligence)?
- Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare ed eseguire la tua azienda dal cloud.
- Techopedia spiega la Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Definizione: che cosa significa DAI (Distributed Artificial Intelligence)?
Uno dei molti approcci all'intelligenza artificiale è l'intelligenza artificiale distribuita (DAI). Viene utilizzato per l'apprendimento mediante metodi di apprendimento complessi, pianificazione su larga scala e processo decisionale. Può utilizzare una vasta gamma di risorse computazionali in diverse aree. Ciò significa che può facilmente elaborare e analizzare grandi quantità di dati e risolvere rapidamente i problemi.
Ci sono molti agenti o nodi di apprendimento autonomi in un tale sistema. Questi nodi sono altamente distribuiti e indipendenti l'uno dall'altro. Per questo motivo, i sistemi di apprendimento automatico che utilizzano l'intelligenza artificiale distribuita sono abbastanza adattabili e affidabili. Ciò significa che i sistemi DAI non devono essere completamente ridistribuiti dopo qualsiasi modifica ai file di dati forniti come input per il problema.
Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare ed eseguire la tua azienda dal cloud.
Techopedia spiega la Distributed Artificial Intelligence (DAI)
L'intelligenza artificiale distribuita utilizza un sistema parallelo per il calcolo. Molti "nodi" o agenti di apprendimento, indipendenti l'uno dall'altro, si trovano in luoghi geograficamente diversi. L'elaborazione parallela consente al sistema di utilizzare tutte le risorse di calcolo nella massima misura possibile. Grazie alla sua immensa potenza di elaborazione, enormi set di dati possono essere analizzati rapidamente, con ogni parte analizzata da un nodo separato. Se è necessario apportare una modifica ai dati forniti al sistema, il nodo corrispondente viene ridistribuito e non l'intero sistema.
L'integrazione delle soluzioni viene effettuata da un efficace sistema di comunicazione tra agenti o nodi. Ciò garantisce che l'elaborazione sia elastica. A differenza del sistema di IA centralizzato, i dati nei sistemi DAI non devono essere dati in un'unica posizione. Il set di dati può essere aggiornato nel tempo. I nodi possono interagire tra loro in merito alla soluzione in modo dinamico e possedere le competenze necessarie per raggiungere la soluzione. Pertanto, DAI è considerato uno dei migliori approcci all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale.