Обнаружение топологии сети в мультиагентных системах с использованием внимания к графу

 Graph Attention Inference for Network Topology Discovery in Multi-Agent Systems (MAS)

“`html

Графовое внимание для обнаружения топологии сети в мультиагентных системах (MAS)

Динамика, управляющая мультиагентными системами (MAS), сложна и часто неизвестна, что создает значительные трудности при идентификации их базовых графовых структур. Многочисленные прикладные области, от робототехники до распределенных сетей сенсоров, используют мультиагентные системы, состоящие из автономных агентов, взаимодействующих в сети. Понимание сетевой архитектуры этих систем необходимо для улучшения управления, синхронизации и прогнозирования поведения агентов. Определение этой сетевой структуры остается сложной задачей, особенно в случаях, когда динамическая модель неизвестна.

Практические решения и ценность

В недавних исследованиях команда ученых представила уникальную стратегию машинного обучения (ML) для решения этой проблемы. Обучение эффективных представлений каждого узла (или агента) в MAS является ключом к прогнозированию будущих состояний агентов внутри него. Основные характеристики агентов и их взаимодействие друг с другом отражены в этих представлениях. Предложенный метод отличается тем, что использует техники внимания для определения базовой графовой структуры.

Механизм внимания, широко применяемый в ML, часто используется в задачах обработки естественного языка, включая создание текста и перевод. Команда модифицировала этот процесс для мультиагентного контекста, где значения внимания означают степень взаимодействия между различными актерами. Механизм внимания позволяет модели сосредотачиваться на наиболее значимых связях, присваивая различные оценки значимости различным взаимодействиям агентов. Затем граф выводится путем интерпретации этих значений внимания как маркеров топологии сети.

Даже в ситуациях, когда структура сети явно не предоставлена, обучение этих значений внимания может определить, какие агенты наиболее тесно связаны друг с другом. Данные помогают определить граф косвенно, что исторически представляло собой сложную задачу при работе с мультиагентными системами, динамика которых неизвестна.

Команда использовала осцилляторы Курамото в нелинейной динамике и линейной динамике консенсуса, двух различных видов мультиагентных систем, для проверки этого метода. В системе с линейной динамикой консенсуса агенты сотрудничают со временем, чтобы прийти к общему выбору или состоянию. Приложения, такие как балансировка нагрузки и распределенное принятие решений, часто используют эти системы. С другой стороны, осцилляторы Курамото – это известная модель, часто используемая в таких областях, как физика и нейронаука, для изучения синхронизации в сетях осциллирующих агентов.

Этот подход успешно изучал оба вида динамики, демонстрируя его адаптивность к множеству сценариев взаимодействия мультиагентов. Модель смогла прогнозировать будущие состояния системы и изучать точные представления агентов. Не требуя знания о сети или конкретной динамической модели, регулирующей агентов заранее, она также выявила базовую графовую структуру в процессе. F1-оценки также использовались для оценки эффективности этой методики, так как они измеряют точность модели в прогнозировании связей или соединений между агентами. Результаты показали, что модель графового внимания, основанная на данных, может правильно определить структуру сети, даже когда динамика системы явно не понята.

В заключение, данное исследование представляет собой жизнеспособный путь для понимания и управления мультиагентными системами. Этот метод является одновременно универсальным и мощным, применим к широкому спектру систем без необходимости значительных предварительных знаний, применяя подход ML на основе механизмов внимания.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит ученым этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 50 тыс. участников.

Пост Графовое внимание для обнаружения топологии сети в мультиагентных системах (MAS) впервые появился на MarkTechPost.

Используйте ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Graph Attention Inference for Network Topology Discovery in Multi-Agent Systems (MAS).

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…