分布式人工智能系统英文解释翻译、分布式人工智能系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed AI system

分词翻译：

分布的英语翻译：

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

式的英语翻译：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

人工智能系统的英语翻译：

【计】 AI system; automated intellgence system

专业解析

分布式人工智能系统（Distributed Artificial Intelligence System, DAI）是一种通过多节点协同实现智能任务的计算架构。其核心特征包括去中心化结构、并行计算能力以及动态资源分配。在汉英词典中，该术语对应"Distributed AI System"，强调系统将任务分解到多个地理位置或逻辑单元，并通过智能体（Agent）间的通信与协作完成目标。

从技术实现看，DAI包含两个关键范式：

多智能体系统（MAS）：由自治的智能体组成，通过协商机制解决复杂问题，如交通调度系统（参考：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems）
联邦学习（Federated Learning）：在保护数据隐私前提下实现模型训练，被广泛应用于医疗数据分析（参考：Nature Machine Intelligence期刊）

当前主流研究机构如斯坦福大学人工智能实验室（Stanford HAI）将DAI的挑战归纳为三点：

通信延迟的鲁棒性优化
异构节点间的知识表示统一
分布式决策的博弈均衡证明

该系统的典型应用场景包括：云计算负载分配、物联网设备协同、区块链智能合约执行等。卡内基梅隆大学机器人研究所（CMU RI）2024年的实证研究表明，采用DAI架构的工业机器人集群可提升23%的任务完成效率。

网络扩展解释

分布式人工智能系统（Distributed Artificial Intelligence System，DAI）是一种结合人工智能技术与分布式计算架构的智能化系统，旨在通过多节点协同处理复杂任务。以下是其核心要点：

1.定义与目标

分布式人工智能系统通过将智能算法分散到多个物理或逻辑节点（如服务器、边缘设备等），实现并行计算与协作决策。其目标是利用分布式资源处理大规模数据，提升效率并解决单一系统难以应对的复杂问题。

2.核心特点

分布性：数据、知识及控制逻辑分散存储与处理，无全局中心节点。
协作性：多个智能体（Agents）通过通信网络协同工作，例如多专家系统联合解决跨领域问题。
高容错性：部分节点故障时，系统仍可通过任务重分配或检查点恢复继续运行。
可扩展性：通过增加节点灵活扩展计算能力，适应数据规模或问题复杂度的变化。

3.系统架构与技术

并行模式：分为数据并行（多节点复制模型处理不同数据）和模型并行（模型拆分到不同节点）。
通信机制：依赖消息传递接口（MPI）或远程过程调用（RPC）实现节点间状态同步。
资源管理：任务调度器动态分配负载，结合异构信息融合与决策优化资源利用率。

4.典型应用场景

大规模模型训练：如分布式深度学习，加速模型迭代。
智能物联网：边缘设备协同感知与实时决策，例如自动驾驶车联网。
复杂系统仿真：多智能体模拟社会经济或生态系统行为。

5.挑战与发展

通信开销：节点间频繁同步可能成为性能瓶颈。
安全与隐私：需设计加密传输与联邦学习等机制保护数据。
未来趋势：结合云边端协同、自适应学习等技术，向更弹性化与自主化方向发展。

如需进一步了解技术细节或应用案例，可参考来源中的云创智学、腾讯云社区等资料。