Der neue Chef der Unterwasserinspektion

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IBM erklärte kürzlich, warum KI-Orchestrierung wichtig ist: Da KI-Systeme immer fortschrittlicher werden, kann ein einzelnes KI-Modell oder ein einzelner KI-Agent für die Bewältigung komplexer Aufgaben unzureichend sein. Autonome Systeme haben häufig Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit, da sie über mehrere Clouds und Anwendungen hinweg aufgebaut sind, was zu isolierten Abläufen und Ineffizienzen führt.

Die Orchestrierung von KI-Agenten schließt diese Lücken, ermöglicht die effiziente Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten und stellt sicher, dass anspruchsvolle Aufgaben reibungslos ausgeführt werden.

In der Praxis funktioniert die Orchestrierung von KI-Agenten wie eine digitale Symphonie, sagt IBM.

Das Konzept wird bereits für Inspektionsarbeiten unter Wasser in Betracht gezogen.

Professor Eyad Elyan und Dr. Thanh Nguyen von der Robert Gordon University und Martin Longmuir von AquaTerra haben kürzlich einen vom National Subsea Centre in Aberdeen veröffentlichten Thought Leadership-Beitrag zur Idee der Automatisierung von Inspektionsprozessen und der Berichterstattung für Rohrstrukturen wie Senkkästen und Meerespfähle verfasst.

Bei Inspektionen kommen üblicherweise numerische Daten und Bilddaten zum Einsatz. Ein Computer-Vision-Agent könnte also Bilddaten zur Anomalieerkennung verarbeiten, während sich ein anderer Agent auf die Analyse numerischer Daten zur Vorhersage potenzieller Fehler konzentrieren könnte.

„Eine Orchestrator-KI überwacht den Prozess, weist den Agenten Aufgaben basierend auf ihrer Expertise zu und kombiniert ihre Ergebnisse, um schlüssige Erkenntnisse zu gewährleisten“, so die Forscher. „Beispielsweise kann der Orchestrator bei der Unterwasserüberwachung Bildgebungsagenten, die Strukturschäden identifizieren, mit numerischen Agenten synchronisieren, die Umweltdaten analysieren. So wird eine zeitnahe und genaue Risikobewertung gewährleistet.“

Ein spezialisierter Berichtsagent könnte dann selbstständig Inspektionsberichte erstellen, indem er die Ergebnisse von Multi-Agenten-Systemen interpretiert. Er könnte Ton und Detaillierungsgrad an verschiedene Interessengruppen anpassen und Kontextinformationen wie branchenspezifische Standards oder frühere Inspektionsaufzeichnungen integrieren.

Es könnte interaktiv sein und von erfahrenen menschlichen Ingenieuren lernen. Dies würde ein robustes Gleichgewicht zwischen Anpassungsfähigkeit und Präzision schaffen, so die Forscher.

IBM definiert vier Orchestratortypen:

Zentralisierte Orchestrierung: Ein einzelner KI-Orchestrierungsagent fungiert als „Gehirn“ des Systems.

Dezentrale Orchestrierung: KI-Agenten treffen unabhängige Entscheidungen oder erzielen als Gruppe einen Konsens.

Hierarchische Orchestrierung: Hier sind KI-Agenten in Schichten angeordnet, die einer mehrstufigen Befehlsstruktur ähneln.

Föderierte Orchestrierung: Unabhängige KI-Agenten arbeiten zusammen, ohne Daten vollständig auszutauschen oder die Kontrolle über ihre einzelnen Systeme aufzugeben.

Da sich KI-Systeme ständig weiterentwickeln, wird die Orchestrierung von KI-Agenten für die Entfaltung ihres vollen Potenzials immer wichtiger.