Fetch.AI предлагает интеллектуальных агентов для каждого IoT-устройства

Суперкомпьютеры доминируют в шахматах, а МРТ-сканеры видят сквозь человеческое тело, но оба остаются недозадействованными в коммерческих настройках. Fetch.AI утверждает: встраивая интеллектуальных агентов, эти устройства могут раскрыть свой полный экономический потенциал.

Пока техноиндустрия часто приоритизирует быстрое расширение — иногда в ущерб устойчивости — Fetch.AI предлагает контркультурное решение: максимизировать ценность существующей инфраструктуры.

Компания из Кембриджа объединяет специалистов DeepMind, академиков и PhD для использования недозадействованных мощностей — от метро до МРТ-установок — позволяя им участвовать в глобальной экономике.

Видение — «Биржа мощностей» (Capacity Exchange), сочетающая простаивающие мощности машин со спросом, обеспечивая оплату устройств по оптимальным ценам. Это требует, чтобы каждое устройство действовало как автономный экономический агент, полностью информированный IoT.

Машинам нужен агент

Машины отлично выполняют одну задачу, но лишены гибкости для принятия экономических решений в реальном времени. Подход Fetch.AI — дать каждому устройству AI-агента, способного вести переговоры, аллоцировать и продавать свои ресурсы автономно.

Например, простаивающая турбина может предложить избыточную энергию дата-центру, нуждающемуся в зеленой мощности в пиковый спрос, получая справедливую цену без человеческого вмешательства.

Сложность этого решения лежит в мультидисциплинарной команде — экспертах по алгоритмам, агрегации и ИИ — лежащей в основе платформы Fetch.AI.

Безопасность — король

Безопасность — приоритет №1, говорит CTO Тоби Симпсон. «У нас есть специалисты по машинному обучению, криптографии, ИИ и софтверной инженерии», — объясняет Симпсон. «Отрасли с наибольшим числом движущихся частей извлекут наибольшую пользу».

Транспорт, цепочки поставок, энергетика и путешествия — ключевые секторы, где автономные экономические агенты могут сократить трудоемкое управление и смягчить риски небезопасных IoT-устройств.

Конечная цель — самоподдерживающаяся экосистема, где машины переговариваются, сотрудничают и управляют собой — позволяя человеческим операторам фокусироваться на стратегии высшего уровня.

Счастье приходит не от безудержного приобретения, а в обучении любить то, что у тебя уже есть. Кто бы мог подумать, что мы это узнаем от агента? Автоматизированного агента. Возможно, машины могут научить нас чему-то ценному.

Автор — фрилансер по технологиям Ник Бут