海底検査の新しいボス
IBMは最近、AIオーケストレーションの重要性について次のように説明しました。「AIシステムが高度化するにつれて、単一のAIモデルやエージェントでは複雑なタスクを処理できなくなる可能性があります。自律システムは複数のクラウドやアプリケーションにまたがって構築されるため、連携が困難になることが多く、運用のサイロ化や非効率性につながります。」
AI エージェント オーケストレーションはこれらのギャップを埋め、複数の AI エージェントが効率的に連携できるようにし、高度なタスクがシームレスに実行されるようにします。
実際には、AI エージェント オーケストレーションはデジタル交響曲のように機能すると IBM は述べています。
このコンセプトは、すでに海底検査作業への応用が想定されています。
ロバート・ゴードン大学のEyad Elyan教授とThanh Nguyen博士、およびAquaTerraのMartin Longmuir氏は最近、ケーソンや海洋杭などの管状構造物の検査プロセスとレポートを自動化するというアイデアに関するソートリーダーシップ記事をアバディーンの国立海底センターで発表しました。
検査には通常、数値データと画像データが含まれるため、1 つのコンピューター ビジョン エージェントが異常検出のために画像データを処理し、別のエージェントが潜在的な障害予測のために数値データ分析に重点を置くことができます。
「オーケストレーターAIはプロセスを監督し、エージェントの専門知識に基づいてタスクを割り当て、それらの出力を組み合わせることで、一貫性のある洞察を確保します」と研究者らは述べています。「例えば、海底モニタリングにおいて、オーケストレーターは構造損傷を特定する画像エージェントと環境データを分析する数値エージェントを同期させ、タイムリーかつ正確なリスク評価を可能にします。」
専門の報告エージェントは、マルチエージェントシステムからの出力を解釈することで、自律的に検査報告書を生成することができます。報告書のトーンや詳細度を様々な関係者に合わせて調整し、業界固有の基準や過去の検査記録といった文脈情報を統合することも可能です。
インタラクティブなロボットで、熟練した人間のエンジニアから学習することも可能です。これにより、適応性と精度の堅牢なバランスが実現されると研究者らは述べています。
IBM は 4 種類のオーケストレーターを定義しています。
集中型オーケストレーション: 単一の AI オーケストレーター エージェントがシステムの「頭脳」として機能します。
分散型オーケストレーション: AI エージェントは独立して決定を下すか、グループとして合意に達します。
階層型オーケストレーション: ここでは、AI エージェントが階層的に配置され、階層化されたコマンド構造に似ています。
フェデレーション オーケストレーション: 独立した AI エージェントは、データを完全に共有したり、個々のシステムの制御を放棄したりすることなく連携します。
AI システムが進化し続けるにつれて、その潜在能力を最大限に引き出すために AI エージェントのオーケストレーションがますます重要になります。
