डिस्ट्रीब्यूटेड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जिसे डिसेन्ट्रलाइज्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भी कहा जाता है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च का सबफील्ड है जो समस्याओं के लिए वितरित समाधानों(Distributed Solution) के विकास(Development) के लिए समर्पित(Dedicated) है। DAI मल्टी-एजेंट सिस्टम के क्षेत्र से निकटता और पूर्ववर्ती(predecessor) है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता(Artificial Intelligence) के कई दृष्टिकोणों में से एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता(Artificial Intelligence) (DAI) वितरित की जाती है। इसका उपयोग जटिल शिक्षण विधियों, बड़े पैमाने पर योजना और निर्णय लेने के माध्यम से सीखने के लिए किया जाता है। यह विभिन्न क्षेत्रों में कम्प्यूटेशनल संसाधनों(Computational resources) की एक विस्तृत श्रृंखला(Wide range) का उपयोग कर सकता है। इसका मतलब है कि यह बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संसाधित(Processed) और विश्लेषण(Analysis) कर सकता है और समस्याओं को जल्दी से हल(Solve) कर सकता है।

वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DAI) क्या है? हिंदी में [What is Distributed Artificial Intelligence (DAI)? in Hindi]

ऐसी प्रणाली में कई एजेंट या स्वायत्त(Autonomous) सीखने के नोड हैं। ये नोड्स अत्यधिक वितरित(Distributed) हैं और एक दूसरे से स्वतंत्र हैं। इसके कारण, वितरित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले मशीन लर्निंग सिस्टम काफी अनुकूलनीय और विश्वसनीय हैं। इसका मतलब है कि समस्या के लिए इनपुट के रूप में दी गई डेटा फ़ाइलों में किसी भी परिवर्तन के बाद डीएआई सिस्टम को पूरी तरह से फिर से तैयार करने की आवश्यकता नहीं है।

वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DAI) क्या है? हिंदी में [What is Distributed Artificial Intelligence (DAI)? in Hindi]

वितरित कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग(Distributed artificial intelligence computing) के लिए एक समानांतर प्रणाली का उपयोग करती है। कई "नोड्स" या सीखने वाले एजेंट, एक दूसरे से स्वतंत्र, भौगोलिक रूप से विविध स्थानों पर स्थित हैं। समानांतर प्रसंस्करण(parallel processing) प्रणाली को सभी कम्प्यूटेशनल संसाधनों(Computational Resources) का उपयोग उनकी पूर्ण सीमा तक करने की अनुमति देता है। इसकी अपार processing power के कारण, विशाल डेटा सेट का विश्लेषण जल्दी से किया जा सकता है, प्रत्येक भाग का एक अलग नोड द्वारा विश्लेषण किया जाता है। यदि डेटा में एक बदलाव किया जाना है जो सिस्टम को दिया जाता है, तो संबंधित नोड को फिर से तैयार किया जाता है, और पूरे सिस्टम को नहीं।

समाधानों(Solutions) का एकीकरण एजेंटों या नोड्स के बीच एक प्रभावी संचार प्रणाली(Communication System) द्वारा किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रसंस्करण लोचदार(Processing elastic) है। केंद्रीकृत AI सिस्टम के विपरीत, DAI सिस्टम में डेटा को एक स्थान पर देने की आवश्यकता नहीं है। समय के साथ डेटासेट अपडेट किया जा सकता है। नोड्स गतिशील रूप से समाधान के संबंध में एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं और समाधान प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल हैं। इस प्रकार, DAI को मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसे अच्छे तरीकों में से एक माना जाता है।

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