DEF.: Distributed AI (Verteilte Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf Systeme, in denen mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um gemeinsame oder individuelle Ziele zu erreichen. Diese Agenten können unabhängig voneinander agieren und kommunizieren, um Probleme zu lösen, die für einzelne Agenten zu komplex wären.
Erläuterungen: In der Distributed AI werden Aufgaben auf mehrere Agenten verteilt, wobei jeder Agent spezifische Fähigkeiten oder Wissensbereiche hat. Diese Agenten teilen Informationen und Ergebnisse untereinander, um koordinierte Entscheidungen zu treffen oder Aufgaben zu erledigen. Das Konzept ist stark inspiriert von sozialen und biologischen Systemen, wie dem Verhalten von Ameisenkolonien oder der Zusammenarbeit in menschlichen Teams.
Beispiel: Ein gutes Beispiel für Distributed AI ist das Management eines intelligenten Stromnetzes (Smart Grid). Verschiedene Agenten überwachen und steuern die Stromversorgung, die Nachfrage, den Speicher und die Verteilung über ein weites Netzwerk. Sie kommunizieren miteinander, um Stromausfälle zu vermeiden, erneuerbare Energien effizient zu nutzen und die Energiekosten zu minimieren.
Wichtigste Vorteile:
- Skalierbarkeit: Systeme können durch Hinzufügen weiterer Agenten leicht skaliert werden.
- Flexibilität: Aufgrund der dezentralen Natur können sich Distributed-AI-Systeme leicht an Veränderungen anpassen.
- Resilienz: Die Verteilung der Aufgaben führt zu einer höheren Ausfallsicherheit, da der Ausfall einzelner Agenten das Gesamtsystem weniger beeinträchtigt.
- Effizienz: Durch die Aufteilung komplexer Aufgaben und parallele Verarbeitung können Lösungen schneller gefunden werden.
Zusammenfassung: Distributed AI ermöglicht durch die Zusammenarbeit mehrerer intelligenter Agenten eine effektive Problemlösung und Entscheidungsfindung in komplexen und dynamischen Umgebungen. Sie bietet eine skalierbare, flexible und resiliente Art, KI-Systeme zu gestalten und zu betreiben, wobei Effizienz und Anpassungsfähigkeit im Vordergrund stehen.