Subsea Inspection 的新老板

快速阅读: 据《船舶技术新闻》称，IBM强调AI编排的重要性，指出单一AI模型难以应对复杂任务。通过AI代理编排，多个代理可高效协作完成复杂任务。研究显示，AI编排已在海底检查中应用，四种编排模式包括集中式、分散式、分层式和联邦式。未来，AI编排将助力释放系统全部潜力。

IBM近日阐述了为何AI编排至关重要：随着人工智能系统的不断发展，单一的人工智能模型或代理可能不足以应对复杂的任务。自治系统往往难以协同合作，因为它们构建在多个云平台与应用程序之上，导致孤岛式运作和效率低下。

IBM指出，AI代理编排能够弥合这些差距，使多个AI代理能够高效协作，确保复杂任务顺利执行。实际上，IBM认为，AI代理编排如同一场数字交响乐。

这一概念已被设想应用于海底检查工作。阿伯丁国家海底中心发布的文章中，罗伯特·戈登大学的艾亚德·伊利扬教授、谭成阮博士以及阿奎塔erra的马丁·朗穆尔近期提供了一篇关于自动化检查过程及报告管道结构（如围井和海洋桩）的想法文章。检查通常涉及数值与图像数据，因此一个计算机视觉代理可以处理成像数据以检测异常，而另一个代理则专注于数值数据分析以预测潜在故障。

研究者们指出：“一个协调器AI监督整个流程，根据代理的专业知识分配任务，并整合其输出以确保一致的洞见。”例如，在海底监测中，协调器可以同步识别结构损伤的成像代理与分析环境数据的数值代理，从而确保及时准确的风险评估。随后，一个专门的报告代理可以根据多代理系统的输出自主生成检查报告。它可以调整语气与详略程度以适应不同利益相关方，并整合行业特定标准或过往检查记录等背景信息。它可以互动，并向专家人类工程师学习，实现适应性和精确性的良好平衡。

IBM定义了四种协调模式：集中式编排、分散式编排、分层编排和联邦编排。集中式编排指单一AI协调代理充当系统的“大脑”；分散式编排指AI代理共同达成共识或独立决策；分层编排指AI代理按层级排列，类似分级指挥体系；联邦编排指独立AI代理在不完全共享数据或放弃对自身系统的控制下协作。

随着AI系统的持续发展，AI代理编排将愈发关键，以释放其全部潜力。

(以上内容均由Ai生成)