Novo chefe da inspeção submarina

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A IBM explicou recentemente por que a orquestração de IA é importante: à medida que os sistemas de IA se tornam mais avançados, um único modelo ou agente de IA pode ser insuficiente para lidar com tarefas complexas. Sistemas autônomos frequentemente enfrentam dificuldades para colaborar porque são construídos em várias nuvens e aplicativos, resultando em operações isoladas e ineficiências.

A orquestração de agentes de IA preenche essas lacunas, permitindo que vários agentes de IA trabalhem juntos de forma eficiente e garantindo que tarefas sofisticadas sejam executadas sem problemas.

Na prática, a orquestração de agentes de IA funciona como uma sinfonia digital, diz a IBM.

O conceito já está sendo imaginado para trabalhos de inspeção submarina.

O professor Eyad Elyan e o Dr. Thanh Nguyen da Universidade Robert Gordon e Martin Longmuir da AquaTerra recentemente publicaram um artigo de liderança inovadora pelo National Subsea Centre em Aberdeen sobre a ideia de automatizar processos de inspeção e relatórios para estruturas tubulares, como caixões e estacas marinhas.

As inspeções normalmente envolvem dados numéricos e de imagem, de modo que um agente de visão computacional pode processar dados de imagem para detecção de anomalias, enquanto outro agente pode se concentrar na análise de dados numéricos para previsão de possíveis falhas.

“Uma IA orquestradora supervisiona o processo, atribuindo tarefas aos agentes com base em sua expertise e combinando seus resultados para garantir insights coesos”, afirmam os pesquisadores. “Por exemplo, no monitoramento submarino, o orquestrador pode sincronizar agentes de imagem que identificam danos estruturais com agentes numéricos que analisam dados ambientais, garantindo avaliações de risco precisas e em tempo hábil.”

Um agente de relatórios especializado poderia então gerar relatórios de inspeção de forma autônoma, interpretando saídas de sistemas multiagentes. Ele poderia adaptar seu tom e nível de detalhamento para atender às diversas partes interessadas e integrar informações contextuais, como padrões específicos do setor ou registros de inspeções anteriores.

Poderia ser interativo e aprender com engenheiros humanos especialistas. Isso proporcionaria um equilíbrio robusto entre adaptabilidade e precisão, afirmam os pesquisadores.

A IBM define quatro tipos de orquestrador:

Orquestração centralizada: um único agente orquestrador de IA atua como o "cérebro" do sistema.

Orquestração descentralizada: agentes de IA tomam decisões independentes ou chegam a um consenso em grupo.

Orquestração hierárquica: aqui, os agentes de IA são organizados em camadas, assemelhando-se a uma estrutura de comando em camadas.

Orquestração federada: agentes de IA independentes colaboram sem compartilhar totalmente os dados ou abrir mão do controle sobre seus sistemas individuais.

À medida que os sistemas de IA continuam a evoluir, a orquestração de agentes de IA se tornará cada vez mais essencial para liberar todo o seu potencial.