सब-सी इंस्पेक्शन के नए बॉस

© वोलोडिमिर / एडोब स्टॉक

आईबीएम ने हाल ही में बताया कि एआई ऑर्केस्ट्रेशन क्यों महत्वपूर्ण है: जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक उन्नत होते जाते हैं, जटिल कार्यों को संभालने के लिए एक एकल एआई मॉडल या एजेंट अपर्याप्त हो सकता है। स्वायत्त प्रणालियाँ अक्सर सहयोग करने में संघर्ष करती हैं क्योंकि वे कई क्लाउड और अनुप्रयोगों में निर्मित होती हैं, जिससे अलग-अलग संचालन और अक्षमताएँ होती हैं।

एआई एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन इन अंतरालों को पाटता है, जिससे कई एआई एजेंट एक साथ कुशलतापूर्वक काम कर पाते हैं और यह सुनिश्चित होता है कि जटिल कार्य निर्बाध रूप से चलते रहें।

आईबीएम का कहना है कि व्यवहार में, एआई एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन एक डिजिटल सिम्फनी की तरह काम करता है।

समुद्र के अंदर निरीक्षण कार्य के लिए इस अवधारणा पर पहले से ही विचार किया जा रहा है।

रॉबर्ट गॉर्डन विश्वविद्यालय के प्रोफेसर इयाद एलियन और डॉ. थान गुयेन तथा एक्वाटेरा के मार्टिन लोंगमुइर ने हाल ही में एबरडीन स्थित राष्ट्रीय समुद्रतटीय केंद्र द्वारा प्रकाशित एक विचार नेतृत्व लेख प्रदान किया, जिसमें कैसन और समुद्री ढेर जैसी ट्यूबलर संरचनाओं के लिए निरीक्षण प्रक्रियाओं और रिपोर्टिंग को स्वचालित करने के विचार पर चर्चा की गई।

निरीक्षण में आमतौर पर संख्यात्मक और छवि डेटा शामिल होता है, इसलिए एक कंप्यूटर-विज़न एजेंट विसंगति का पता लगाने के लिए इमेजिंग डेटा को संसाधित कर सकता है, जबकि दूसरा एजेंट संभावित विफलता की भविष्यवाणी के लिए संख्यात्मक डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

शोधकर्ताओं का कहना है कि "ऑर्केस्ट्रेटर एआई प्रक्रिया की देखरेख करता है, एजेंटों को उनकी विशेषज्ञता के आधार पर कार्य सौंपता है और उनके आउटपुट को संयोजित करके सुसंगत अंतर्दृष्टि सुनिश्चित करता है।" "उदाहरण के लिए, समुद्र के नीचे निगरानी में, ऑर्केस्ट्रेटर संरचनात्मक क्षति की पहचान करने वाले इमेजिंग एजेंटों को पर्यावरण डेटा का विश्लेषण करने वाले संख्यात्मक एजेंटों के साथ सिंक्रनाइज़ कर सकता है, जिससे समय पर और सटीक जोखिम आकलन सुनिश्चित होता है।"

एक विशेष रिपोर्टिंग एजेंट तब बहु-एजेंट प्रणालियों से आउटपुट की व्याख्या करके स्वायत्त रूप से निरीक्षण रिपोर्ट तैयार कर सकता है। यह विभिन्न हितधारकों के अनुरूप अपने स्वर और विवरण के स्तर को अनुकूलित कर सकता है और उद्योग-विशिष्ट मानकों या पिछले निरीक्षण रिकॉर्ड जैसी प्रासंगिक जानकारी को एकीकृत कर सकता है।

यह इंटरैक्टिव हो सकता है, और यह विशेषज्ञ मानव इंजीनियरों से सीख सकता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि इससे अनुकूलनशीलता और सटीकता के बीच एक मजबूत संतुलन बनेगा।

आईबीएम चार प्रकार के ऑर्केस्ट्रेटर परिभाषित करता है:

केंद्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन: एक एकल एआई ऑर्केस्ट्रेटर एजेंट सिस्टम के "मस्तिष्क" के रूप में कार्य करता है।

विकेन्द्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन: एआई एजेंट स्वतंत्र निर्णय लेते हैं या एक समूह के रूप में आम सहमति पर पहुंचते हैं।

पदानुक्रमिक ऑर्केस्ट्रेशन: यहां, एआई एजेंटों को परतों में व्यवस्थित किया जाता है, जो एक स्तरित कमांड संरचना जैसा दिखता है।

संघीय ऑर्केस्ट्रेशन: स्वतंत्र एआई एजेंट डेटा को पूरी तरह से साझा किए बिना या अपने व्यक्तिगत सिस्टम पर नियंत्रण छोड़े बिना सहयोग करते हैं।

जैसे-जैसे एआई प्रणालियां विकसित होती रहेंगी, उनकी पूर्ण क्षमता को अनलॉक करने के लिए एआई एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन तेजी से आवश्यक होता जाएगा।