El nuevo jefe de Subsea Inspection

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IBM explicó recientemente la importancia de la orquestación de la IA: A medida que los sistemas de IA se vuelven más avanzados, un único modelo o agente de IA puede resultar insuficiente para gestionar tareas complejas. Los sistemas autónomos suelen tener dificultades para colaborar porque se construyen en múltiples nubes y aplicaciones, lo que genera operaciones aisladas e ineficiencias.

La orquestación de agentes de IA cierra estas brechas, permitiendo que múltiples agentes de IA trabajen juntos de manera eficiente y garantizando que las tareas sofisticadas se ejecuten sin problemas.

En la práctica, la orquestación del agente de IA funciona como una sinfonía digital, afirma IBM.

El concepto ya está siendo visualizado para trabajos de inspección submarina.

El profesor Eyad Elyan y el Dr. Thanh Nguyen de la Universidad Robert Gordon y Martin Longmuir de AquaTerra proporcionaron recientemente un artículo de liderazgo intelectual publicado por el Centro Submarino Nacional en Aberdeen sobre la idea de automatizar los procesos de inspección y los informes para estructuras tubulares como cajones y pilotes marinos.

Las inspecciones generalmente involucran datos numéricos y de imágenes, por lo que un agente de visión computacional podría procesar datos de imágenes para detectar anomalías, mientras que otro agente podría enfocarse en el análisis de datos numéricos para predecir posibles fallas.

“Una IA orquestadora supervisa el proceso, asignando tareas a los agentes según su experiencia y combinando sus resultados para garantizar información coherente”, afirman los investigadores. “Por ejemplo, en la monitorización submarina, el orquestador puede sincronizar agentes de imágenes que identifican daños estructurales con agentes numéricos que analizan datos ambientales, lo que garantiza evaluaciones de riesgos oportunas y precisas”.

Un agente de informes especializado podría entonces generar informes de inspección de forma autónoma interpretando los resultados de sistemas multiagente. Podría adaptar su tono y nivel de detalle para adaptarse a las distintas partes interesadas e integrar información contextual, como normas específicas del sector o registros de inspecciones anteriores.

Podría ser interactivo y aprender de ingenieros humanos expertos. Esto proporcionaría un sólido equilibrio entre adaptabilidad y precisión, afirman los investigadores.

IBM define cuatro tipos de orquestadores:

Orquestación centralizada: un único agente orquestador de IA actúa como el "cerebro" del sistema.

Orquestación descentralizada: los agentes de IA toman decisiones independientes o llegan a un consenso como grupo.

Orquestación jerárquica: aquí, los agentes de IA se organizan en capas, lo que se asemeja a una estructura de comando escalonada.

Orquestación federada: los agentes de IA independientes colaboran sin compartir completamente los datos ni renunciar al control de sus sistemas individuales.

A medida que los sistemas de IA continúan evolucionando, la orquestación de agentes de IA será cada vez más esencial para liberar todo su potencial.