In de dynamische wereld van edge-cloud computing spelen agenten een cruciale rol in het beheer van middelen en de optimalisatie van verwerkingstaken. Het agentgebaseerde model dat wordt toegepast in de Edge-Cloud Continuüm (EMDC) is een krachtig hulpmiddel voor het verbeteren van de efficiëntie van deze complexe systemen. Door twee verschillende soorten zwermagenten te integreren — vraagagenten en aanbodagenten — kunnen we de taken zoals podplaatsing, opslagbeheer en caching optimaliseren.

Vraagzwermagenten werken op het niveau van de pod en zijn verantwoordelijk voor het efficiënt plaatsen van workloads. Elke service binnen een EMDC bestaat uit een verzameling pods, die elk een set van gerelateerde taken bevatten die uitgevoerd moeten worden. Vraagzwermagenten gebruiken contextuele informatie over de workload, zoals type werkbelasting, prestatievereisten en latentiebeperkingen, om weloverwogen beslissingen te nemen over het toewijzen van middelen. Deze agenten maken gebruik van hun omgeving om optimaal te beslissen welke knooppunten het beste geschikt zijn voor de uitvoering van de benodigde stappen binnen een pod.

Aan de andere kant spelen aanbodzwermagenten een cruciale rol in het toewijzen van de juiste middelen aan inkomende workloads. Deze agenten beheren individuele knooppunten, elk met een unieke set van middelen zoals CPU, FPGA, RAM en NVMe. Door het gebruik van verschillende middelen binnen een knooppunt wordt de flexibiliteit van het systeem vergroot, zodat de knooppunten optimaal kunnen presteren op basis van de beschikbare capaciteit en de vereisten van de workloads.

De samenwerking tussen vraag- en aanbodagenten wordt gecoördineerd via algoritmen voor zwermintelligentie. Dit stelt de agenten in staat om gezamenlijk beslissingen te nemen over de toewijzing van taken en middelen, en zorgt ervoor dat het systeem zich dynamisch aanpast aan veranderende werkbelastingen en resourcecondities. Het proces van zelforganisatie, waarbij agenten autonoom communiceren en beslissingen nemen, bevordert de robuustheid van het systeem en zorgt voor een verhoogde operationele efficiëntie. Deze samenwerking wordt versterkt door het gebruik van synthetische hormonen, die fungeren als signalen om de beslissingen van de vraagagenten over de resourceallocatie te begeleiden. Dit mechanisme is geïnspireerd door de zoekgedragingen van mieren, waarbij geurmoleculen, of feromonen, de toekomstige keuzes sturen.

Daarnaast is er een innovatief concept geïntroduceerd binnen het EMDC-model: de resource pool. Dit stelt het systeem in staat om individuele middelen toe te wijzen voor podverwerking, los van de traditionele knooppuntgebaseerde verwerking. De resource pool biedt een extra laag van flexibiliteit, waardoor middelen efficiënt kunnen worden gedeeld en geoptimaliseerd. Deze integratie van resource pools biedt voordelen zoals verminderde latentie en stabielere prestaties, aangezien toegewezen middelen niet worden uitgeput door andere pods.

Toch zijn er aanzienlijke uitdagingen bij het modelleren van agenten voor EMDC’s, vooral met betrekking tot de orkestratie van deze resource pools. Traditionele hub-and-spoke mechanismen blijken niet voldoende om de flexibele configuratie van resource pools effectief te beheren. Dit probleem wordt verergerd door de toenemende complexiteit van workloads, zoals Long-Running Applications (LRA’s), batchverwerking en streamverwerking, die steeds meer met elkaar verweven raken. Het vermogen om de interacties tussen verschillende soorten toepassingen te begrijpen en optimaal af te stemmen, is essentieel voor het succes van een edge-cloud systeem.

De uitdaging van het modelleren van agenten wordt verder gecompliceerd door de onderlinge relaties tussen de verschillende pods. Pods kunnen afhankelijkheden van elkaar hebben, waarbij sommige gelijktijdig verwerkt moeten worden of de output van andere pods nodig hebben om verder te kunnen werken. Het ontbreken van een mechanismen om deze afhankelijkheden te herkennen en te optimaliseren, kan leiden tot suboptimale prestaties van het systeem. In dit verband wordt het strategisch groeperen van gerelateerde services, door ze fysiek dichter bij elkaar te plaatsen in het netwerk, een waardevolle benadering om de prestaties te verbeteren.

Het agentgebaseerde model maakt het mogelijk om een zelfregulerend systeem te creëren dat zich aanpast aan de omgeving en veerkrachtige, opkomende gedragingen vertoont. Dit draagt bij aan de stabiliteit en de efficiëntie van het systeem op lange termijn. Gezien de steeds complexer wordende toepassingen en de groeiende vraag naar verwerking in real-time, is het essentieel om een holistische benadering van resource management te omarmen. Het blijven ontwikkelen van geavanceerde orkestratietechnieken, gecombineerd met de evolutie van hardware zoals de integratie van Compute Express Link (CXL), zal de toekomst van edge-cloud computing vormgeven.

Hoe kun je de automatisering van gedragsregels in zwermen effectief ontwerpen voor Cyber-Fysieke Systemen?

De ontwerpprincipes van zwermintelligentie volgen vaak een benadering van onder naar boven, waarbij het gewenste globale gedrag impliciet wordt bepaald door het definiëren van lokale interactieregels. Dit vereist het oplossen van een omgekeerd probleem met behulp van heuristieken die het ontwerp van deze lokale regels sturen. In scenario’s die niet direct gebonden zijn aan fysieke omgevingen, zoals algemene optimalisatie-applicaties van zwermintelligentie, is het relatief eenvoudig om heuristieken te definiëren die leiden tot het gewenste globale gedrag, omdat deze vooraf worden bepaald door het optimalisatiedoel. Echter, in omgevingen waar zwermintelligentie daadwerkelijk wordt toegepast, zoals cyber-fysieke systemen (CPS) met zwermen, is deze taak veel complexer. Dit komt door de gelaagde, onzekere en moeilijk voorspelbare structuur van de omgeving.

Bij CPS-toepassingen moeten de gedrags- en interactieregels voor zwermrobots automatisch worden gesynthetiseerd. Zo wordt in het werk van Fehervari en Elmenreich bijvoorbeeld gebruikgemaakt van kunstmatige evolutionaire technieken (via FREVO) om neurale controllers te genereren voor homogene robotvoetbalteams. Andere benaderingen gebruiken de zoektocht naar nieuwigheid om neurale controllers te genereren voor homogene robotzwermen, of combineren evolutionaire benaderingen met formele talen om controllers voor robots te ontwikkelen. In een ander voorbeeld, Lopes et al., wordt de theorie van toezichthoudende controle gebruikt om automatisch controllers te genereren met ingebouwde bewijzen die bredere herbruikbaarheid mogelijk maken in verschillende robotsystemen.

Dergelijke technieken bieden waardevolle bijdragen aan de automatische generatie van regels die hergebruikt of uitgebreid kunnen worden voor het bredere domein van CPS’s. De automatische generatie van regels voor homogene zwermen heeft echter vooral alleen plaatsgevonden in relatief eenvoudige scenario’s. De complexiteit van heterogene zwermen in CPS’s wordt nog niet volledig begrepen en vormt een aanzienlijke uitdaging. Dit is niet alleen een kwestie van een complexere omgeving, maar ook van de ‘dimensionaliteitsvloek’, die ontstaat door de enorme zoekruimtes die ontstaan bij het genereren van regels voor zeer gevarieerde systemen. Deze problemen maken het moeilijk om deze systemen systematisch toe te passen op real-world scenario’s waarin complexe gedragingen vereist zijn.

Wat betreft de inzet van zwermsystemen in de echte wereld, zijn de meeste bestaande toepassingen gericht op zwermrobotplatforms voor onderzoek. Deze platformen zijn vaak gebaseerd op kleine robots met eenvoudige sensoren en beperkte mogelijkheden voor gegevensuitwisseling. Hoewel ze interessante zelforganiserende gedragingen vertonen, zijn ze vaak moeilijk op grotere schaal te implementeren in praktijksituaties. Hun betrouwbaarheid, voorspelbaarheid en efficiëntie moeten worden heroverwogen wanneer dezelfde benaderingen op complexere taken in realistische omgevingen worden toegepast.

Daartegenover staat dat moderne technologische ontwikkelingen indrukwekkende, geïsoleerde CPS- en robotsystemen hebben voortgebracht, zoals zelfrijdende auto’s van bedrijven als Uber en Google, geavanceerde quadrupedale robots zoals Spot van Boston Dynamics, en humanoïde robots zoals Sophia van Hanson Robotics en Atlas van Boston Dynamics. Deze systemen zijn enorm complex, zowel mechanisch als algoritmisch. In vergelijking lijken de taken die huidige zwermen robots uitvoeren vrij basaal. De vraag die zich voordoet, is of zwermrobotica, en meer specifiek CPS-zwermen, de overstap kunnen maken van onderzoekstoepassingen naar systemen die betrouwbaar echte taken kunnen uitvoeren in de praktijk. Deze overgang kan een verschuiving vereisen van simplistische robotmodellen naar ontwerpen die een beter evenwicht bereiken tussen eenvoud en de mogelijkheid om complexe taken effectief en betrouwbaar uit te voeren.

Een goed voorbeeld van hoe dergelijke systemen zich ontwikkelen, wordt geïllustreerd door Intel’s Shooting Star-dronezwerm, die tijdens de opening van de Olympische Winterspelen in 2018 een indrukwekkende luchtshow van 1218 drones uitvoerde. Ondanks dat dit systeem als een zwerm wordt aangeduid, werkt het meer als een gedeeltelijk gedistribueerd systeem met een centrale controller. Dit toont aan dat, om complexe taken in de echte wereld effectief uit te voeren, het misschien nodig is om restrictieve aannames over zwermgedrag te laten varen en een pragmatische benadering te hanteren waarbij de zwermintelligentie van onder naar boven gecombineerd wordt met top-down methoden, wanneer mogelijk.

Naast deze technische uitdagingen komt er ook een kwestie van lange termijnonderhoud bij kijken. Zwermsystemen, net als andere complexe technologische systemen, moeten gedurende hun operationele levensduur betrouwbaar functioneren. Het is nog niet duidelijk of het onderhouden van dergelijke systemen met hun unieke eigenschappen eenvoudiger of moeilijker is dan het onderhouden van meer traditionele robotsystemen. Wat wel duidelijk is, is dat de vraag naar robuuste onderhoudsstrategieën een integraal onderdeel wordt van het succes van deze systemen.

De overgang van het gebruik van eenvoudige robots naar meer geavanceerde toepassingen in CPS vereist dus niet alleen een verbetering van de technologie zelf, maar ook een heroverweging van hoe we omgaan met de voortdurende uitdaging van onderhoud, betrouwbaarheid en schaalbaarheid in echte wereldtoepassingen. Het combineren van bottom-up ontwerpprincipes met meer traditionele benaderingen van systeembeheer kan de sleutel zijn tot het succesvol implementeren van zwermintelligentie in complexe, dynamische omgevingen.

Hoe validatie en verificatie in cyberfysische systemen de prestaties van zwermen verbeteren

Validatie en verificatie in cyberfysische systemen (CPS), vooral in systemen die functioneren als zwermen, omvatten een breed scala aan onderwerpen die niet alleen hardware en software, maar ook informatie, processen, personeel en faciliteiten bestrijken. Dit maakt het noodzakelijk om robuuste methodologieën te verkennen voor het valideren van zwermgedrag binnen deze systemen. In dit verband is het van belang om, waar mogelijk, gedetailleerde gestandaardiseerde prestatienormen (KPIs), scenario’s, testgebieden en benchmarks te definiëren, zodat de meetmethoden herbruikbaar blijven. De resultaten die voortkomen uit verificatie- en validatieactiviteiten moeten teruggekoppeld worden naar de ontwerpspecificaties, modeldefinities en validatieprocessen. Dit zorgt voor een doorlopende verbetering van zowel het systeem als de gebruikte technologieën.

De interactie tussen mensen en CPS speelt een cruciale rol in het verbeteren van de effectiviteit van deze systemen. Door gebruik te maken van de cognitieve en sensomotorische capaciteiten van mensen kan het functioneren van een CPS aanzienlijk worden versterkt. Tegelijkertijd kunnen mensen CPS in gesloten-lusinteracties gebruiken, waarbij ze fungeren als externe sensor-actuatorsystemen die het systeem verder aansteken. Het ontwerp en de implementatie van dergelijke systemen, waarin menselijk initiatief wordt gecombineerd met autonome robots, stelt echter aanzienlijke wetenschappelijke en technologische uitdagingen. Deze omvatten onder andere de fysieke prestaties van tweewegsinteracties tussen individuele CPS en zwermen van CPS en mensen, het presenteren van de complexe toestand van het gedistribueerde CPS aan mensen, en de verspreiding van informatie of commando’s van mensen naar andere mensen en naar CPS-zwermen.

Er is veel onderzoek gedaan naar de ontwikkeling van bidirectionele interactie- en dialooginterfaces, evenals naar de verschillende multimodale interfaces voor de directe interactie met zwermen. Toch brengt de mogelijkheid voor menselijke operatoren om rechtstreeks in een zwermsysteem te interageren nieuwe risico’s met zich mee. De aanwezigheid van mensen kan de veiligheid, stabiliteit, betrouwbaarheid en zelfs de beveiliging van het systeem negatief beïnvloeden, vooral wanneer ze zich onverantwoordelijk of kwaadaardig gedragen. Deze risico’s zijn tot nu toe niet voldoende bestudeerd, maar zullen in de nabije toekomst belangrijke zorgen worden, vooral met betrekking tot de beveiliging en privacy op alle niveaus.

Naast de technische uitdagingen die gepaard gaan met mens-machine interactie in zwermsystemen, is het essentieel te begrijpen dat de controle over en integratie van deze technologieën sterk afhankelijk zijn van het juiste gebruik van gegevens en een constante monitoring van de prestaties van het systeem. De complexiteit van het systeem vereist dat de validering niet alleen naar de technologie zelf kijkt, maar ook naar de menselijke factor die deze beïnvloedt. Bij het ontwerpen van CPS-systemen moeten ontwikkelaars en onderzoekers voortdurend rekening houden met zowel de technische als de ethische aspecten van de interactie tussen mens en machine.

Een belangrijk aspect dat niet vergeten mag worden, is de voortdurende feedbackloop die moet bestaan tussen de verificatie- en validatieprocessen en de evolutie van de ontwerpprincipes. De resultaten van tests en validaties moeten niet slechts als eindpunten worden beschouwd, maar als sturende factoren die de ontwikkeling van nieuwe iteraties van systemen in real-time beïnvloeden. Dit betekent dat er altijd ruimte moet zijn voor aanpassingen, zowel in de systemen zelf als in de manier waarop ze getest en gevalideerd worden.

Verder is het essentieel om de veiligheid van de systemen te waarborgen bij iedere fase van de interactie tussen mens en machine. Dit betekent dat er naast technische oplossingen ook wettelijke en organisatorische maatregelen genomen moeten worden om de integriteit van de CPS en de betrokkenen te beschermen tegen misbruik en falen. De kwestie van privacy, die nu vaak wordt onderschat in dergelijke systemen, zal in de toekomst alleen maar belangrijker worden. Het blijft van vitaal belang dat elke innovatie in CPS en zwermtechnologie zorgvuldig wordt gewogen tegen de potentiële risico’s die het met zich meebrengt, zowel voor de gebruikers als voor de samenleving als geheel.

Hoe zorgt een zwermsysteem voor robuustheid en superlineariteit?

Een zwermsysteem vertoont een geleidelijke afname van prestaties wanneer willekeurige agenten of verbindingen worden verwijderd of beschadigd. De output zal waarschijnlijk afnemen, maar dit gebeurt geleidelijk, wat robuustheid creëert. In een gedecentraliseerd systeem blijft de algehele functionaliteit meestal intact, zelfs wanneer een agent beschadigd of verwijderd wordt. Dit is in tegenstelling tot gecentraliseerde systemen, waar de uitval van de controleerfunctie een enkel falen kan veroorzaken dat het hele systeem beïnvloedt. Tot nu toe wordt robuustheid gezien als een “beschrijvende” eigenschap zonder formeel gedefinieerde meetmethoden. Er bestaat echter geen gestandaardiseerde techniek die de robuustheid van een zwerm ten opzichte van lokaal of globaal gedrag waarborgt.

Autonome agenten in een zwerm moeten voortdurend informatie uitwisselen om hun autonomie te behouden. Dit kan zowel direct als indirect gebeuren. Bij directe communicatie gebruikt een agent een communicatiemiddel, zoals Wi-Fi of infrarood, om informatie naar een naburige agent te sturen. Dit kan een één-op-één bericht zijn of een één-op-veel bericht voor meerdere buren. Indirecte communicatie omvat het genereren van een bericht door een agent en het delen ervan met de omgeving, bijvoorbeeld via een toegangspunt, zodat andere agenten dit bericht willekeurig of doelgericht kunnen verzamelen. Dergelijke indirecte communicatie wordt vaak aangetroffen in de natuur, waar dieren zoals mieren en bijen feromonen gebruiken om te communiceren. Deze feromonen zijn complexe chemische stoffen die de agenten in de omgeving achterlaten en die door andere agenten kunnen worden gedetecteerd. In zwermsystemen is het gebruik van feromonen gemodelleerd met stoffen zoals alcohol, fosforescerende verf, licht of infrarood.

Naast de manier van communiceren, heeft de samenwerking tussen agenten binnen een zwerm ook invloed op de prestaties. Synergie-effecten spelen hierin een cruciale rol. Wanneer agenten samenwerken, kunnen ze meer bereiken dan wanneer ze individueel werken. De interacties tussen agenten kunnen leiden tot innovatieve oplossingen die een geïsoleerde agent niet zou kunnen bereiken. Dit kan ook te maken hebben met taak-specialisatie, waarbij agenten zich toeleggen op specifieke taken en deze efficiënter uitvoeren. Hierdoor kan de zwerm profiteren van diverse vaardigheden en expertise van de verschillende agenten.

Parallelle verwerking is een ander voordeel van zwermsystemen, waarbij taken onder de agenten kunnen worden verdeeld en tegelijkertijd uitgevoerd. Dit verkort de tijd die nodig is om complexe taken uit te voeren aanzienlijk. Verder kunnen zwermen zich aanpassen aan veranderende omgevingen of taken, wat hun prestaties in de loop van de tijd optimaliseert op basis van feedback en leren. Als de uitvoeringstijd van een enkele agent wordt gegeven als T1 om een taak te voltooien, zou men verwachten dat meerdere agenten de taak sneller kunnen voltooien. In ideale omstandigheden kan men verwachten dat n agenten de taak in een tijd Tn voltooien, waarbij Tn < T1*n is, wat duidt op een superlineair effect.

Dit betekent dat de samenwerking van agenten niet alleen de prestaties verhoogt, maar ook de effectiviteit van de individuele agenten versterkt. In een zwermsysteem kan de totale prestatie zelfs groter zijn dan de som van de prestaties van de afzonderlijke agenten. Dit kan bijvoorbeeld het geval zijn wanneer een zwerm gezamenlijk een complex probleem oplost, zoals het verplaatsen van zware obstakels. Een enkele agent zou moeite hebben om een obstakel alleen te verplaatsen, maar door de samenwerking van meerdere agenten wordt de taak eenvoudigweg efficiënter uitgevoerd.

Dit superlineaire effect is een belangrijk kenmerk van zwermintelligentie, waarbij het gehele systeem meer bereikt dan de optelsom van de afzonderlijke onderdelen. Het ontwerp van een zwermintelligentsysteem moet gebaseerd zijn op de synergie tussen de agenten, waarbij elke agent zich niet alleen efficiënt gedraagt, maar ook bijdraagt aan het grotere geheel. Dit betekent dat de prestaties van zowel de individuele agenten als de gehele zwerm geoptimaliseerd moeten worden, binnen de grenzen van een haalbare zwermgrootte.

Een goed ontworpen zwerm zal dus niet alleen zorgen voor efficiëntie op het niveau van het hele systeem, maar zal tegelijkertijd de effectiviteit van elk individueel lid van de zwerm versterken. Het vermogen van de zwerm om zich aan te passen en de samenwerking te bevorderen, zal direct bijdragen aan de prestaties en robuustheid van het systeem. Dit is wat de zwerm daadwerkelijk intelligent maakt: het geheel is meer dan de som van zijn delen.

Welke gegevens zijn nodig voor hydrologische modellering en analyse?
Hoe beïnvloedt stresscorrosie en microbiële corrosie de scheepvaart- en offshore-industrie?
Hoe de Fermi Age Theorie de Kriticiteit van een Reactorkern Bepaalt
Hoe Archetypische Verhalen Politieke Betekenis Krijgen
Wat veroorzaakt contactweerstand in ballistische geleiders op mesoscopische schaal?