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伊朗研究人员发布分布式人工智能突破性成果 助力下一代自主系统发展
新的强化学习方法使智能体能够在复杂环境中独立决策，为机器人、智能基础设施和自主技术开辟了新的机遇
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bigjom |
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德黑兰大学（TV BRICS 的合作伙伴）的研究人员推出了一种新的分布式人工智能框架，该框架使多个自主智能体能够在共享的操作约束下进行协调，同时独立学习和决策，这标志着下一代智能系统开发取得了重要进展。
据TV BRICS的合作伙伴迈赫尔通讯社报道，这种新方法解决了多智能体强化学习中的一大挑战——使自主智能体能够在不依赖中央控制器的情况下高效协作。每个智能体仅使用本地可用信息并与相邻智能体通信，从而使系统更具可扩展性、弹性，并更适合实际部署。
该方法结合了分布式优化框架和actor-critic强化学习架构，使智能体能够在遵守共同系统约束的同时不断调整自身行为。研究人员还证明，该算法能够收敛到稳定的解，为其实际应用提供了强有力的理论支撑。
专家认为，这项突破有望加速包括机器人、智能能源网络、城市交通管理、自动驾驶系统、分布式计算和计算经济学在内的众多领域的自主技术发展。
通过消除集中式协调的需求，该方法还可以提高未来人工智能基础设施的效率、可靠性和可扩展性。
26年08月07日15:00 
26年08月04日13:00 
