Fetch dit que chaque machine sur l'IoT a besoin d'un très bon agent

Les superordinateurs peuvent massacrer n'importe qui aux échecs et les scanners d'imagerie par résonance magnétique (IRM) peuvent voir à travers vous - mais ils sont inutiles pour se vendre. Avec Fetch.AI ils peuvent réaliser leur plein potentiel, explique Nick Booth, rédacteur technique indépendant.

L'industrie technologique est obsédée par la croissance rapide, qui doit se faire au détriment de tout le reste, des forêts aux combustibles fossiles. Le plan semble devenir grand, brûlez et sortez.

Voici une idée de contre-culture d'une entreprise de Cambridge, au Royaume-Uni, comprenant des experts Deepmind, des professeurs et plus de docteurs que University Challenge. Pourquoi ne pas faire un meilleur usage de ce que nous avons déjà ? Il y a partout des machines magnifiques mais sous-utilisées, du métro au département d'imagerie par résonance magnétique, toutes sous-utilisées.

Ne pourrions-nous pas créer des augmentations de productivité en les travaillant plus dur ? C'est la logique de Fetch.AI, qui veut aider les machines partout en leur insufflant une vie « économique ». Comment ?

Fetch vise à mettre en réseau toutes les machines dans un très grand échange de capacité qui fournit la capacité là où elle est demandée, aidant les machines à commercialiser leurs actifs au meilleur prix possible. Ceci est réalisable si nous pouvions créer ce que les économistes définissent comme des conditions de marché parfaites. Pour ce faire, chaque machine doit agir comme un agent économique intelligent avec la parfaite information que lui offre l'IoT.

Les machines ont besoin d'un agent

Cependant, les machines n'ont pas la justification d'agir sur cette information. Ce qui n'est pas surprenant, car ils ont été conçus pour un talent créatif particulier. Pour tirer le meilleur parti d'eux-mêmes, ils ont besoin d'un agent. Avancez M. 90 %, Al Gorithm.

Les machines sont « intelligentes et stupides », avec un talent inégalé pour une chose, comme la médecine préventive, la création d'énergie ou la gestion des infrastructures de transport. Mais ils sont inutiles pour tout le reste. Ils ne peuvent pas sortir des sentiers battus, car personne ne les a programmés pour le faire. Oui, un scanner IRM peut voir à travers vous, mais ils sont parfois remarquablement naïfs.

C'est pourquoi ils ont besoin d'un agent. Ou un cerveau. C'est exactement le problème pour lequel Fetch.AI, basé à Cambridge, a l'intention de les aider. Il ne veut pas être leur agent, il entend les oindre du don de l'Intelligence Artificielle (IA). Ainsi, par exemple, une turbine au chômage pourrait être en mesure de vendre sa capacité supplémentaire au plus offrant. Comme un centre de données local qui a besoin d'une source d'énergie verte et est prêt, cette fois-ci, à payer un supplément car il y a eu une augmentation des achats en ligne et il a besoin de refroidir ses processeurs en feu en utilisant l'énergie verte.

La méthode de Fetch pour renforcer les machines les plus intelligentes du monde est trop compliquée à décrire ici. Qu'il suffise de dire qu'il a réuni 50 des meilleurs intellectuels de la scène technologique de Cambridge et a formé une équipe multidisciplinaire pour tout, des algorithmes à l'agrégation.

La sécurité est reine

La sécurité est une priorité, dit Fetch Directeur technique, Toby Simpson. « Nous avons des experts en apprentissage automatique, en cryptographie, en intelligence artificielle, en génie logiciel, etc. », explique Simpson. Les industries qui pourraient le plus bénéficier de ces agents économiques autonomes (AEA) sont celles dont les éléments sont les plus mobiles, explique Simpson.

Quatre secteurs me viennent à l'esprit :les transports, la supply chain, l'énergie et l'industrie du voyage. Lorsqu'il y a beaucoup de pièces mobiles, souvent présidées par des appareils stupides, il y a des problèmes de gestion énormes. Les appareils sont trop stupides pour se sécuriser, ce qui rend l'IoT intrinsèquement dangereux. Et ils ne peuvent pas se gérer en équipe, car ils n'ont pas été conçus pour cela. La gestion dans ces cas est très laborieuse, comme essayer de faire tourner plusieurs plaques. "En fin de compte, ce que nous voulons, c'est laisser les assiettes tourner d'elles-mêmes", explique Simpson.

Le génie de ce schéma serait qu'il s'exécuterait tout seul. Certaines machines sont-elles meilleures que d'autres pour conclure des affaires ? L'algorithme d'un homme peut-il déjouer un algorithme d'un rival ? Vous devrez poser ces questions à Fetch.AI.

Le bonheur ne vient pas d'une acquisition implacable, mais d'apprendre à aimer ce que vous avez déjà. Qui aurait pensé que nous apprendrions cela d'un agent ? Un agent automatisé, aussi. Peut-être que les machines peuvent nous apprendre quelque chose de précieux après tout.

L'auteur est un rédacteur technologique indépendant, Nick Booth