分布式人工智能系統英文解釋翻譯、分布式人工智能系統的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed AI system

分詞翻譯：

分布的英語翻譯：

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

式的英語翻譯：

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

人工智能系統的英語翻譯：

【計】 AI system; automated intellgence system

專業解析

分布式人工智能系統（Distributed Artificial Intelligence System, DAI）是一種通過多節點協同實現智能任務的計算架構。其核心特征包括去中心化結構、并行計算能力以及動态資源分配。在漢英詞典中，該術語對應"Distributed AI System"，強調系統将任務分解到多個地理位置或邏輯單元，并通過智能體（Agent）間的通信與協作完成目标。

從技術實現看，DAI包含兩個關鍵範式：

多智能體系統（MAS）：由自治的智能體組成，通過協商機制解決複雜問題，如交通調度系統（參考：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems）
聯邦學習（Federated Learning）：在保護數據隱私前提下實現模型訓練，被廣泛應用于醫療數據分析（參考：Nature Machine Intelligence期刊）

當前主流研究機構如斯坦福大學人工智能實驗室（Stanford HAI）将DAI的挑戰歸納為三點：

通信延遲的魯棒性優化
異構節點間的知識表示統一
分布式決策的博弈均衡證明

該系統的典型應用場景包括：雲計算負載分配、物聯網設備協同、區塊鍊智能合約執行等。卡内基梅隆大學機器人研究所（CMU RI）2024年的實證研究表明，采用DAI架構的工業機器人集群可提升23%的任務完成效率。

網絡擴展解釋

分布式人工智能系統（Distributed Artificial Intelligence System，DAI）是一種結合人工智能技術與分布式計算架構的智能化系統，旨在通過多節點協同處理複雜任務。以下是其核心要點：

1.定義與目标

分布式人工智能系統通過将智能算法分散到多個物理或邏輯節點（如服務器、邊緣設備等），實現并行計算與協作決策。其目标是利用分布式資源處理大規模數據，提升效率并解決單一系統難以應對的複雜問題。

2.核心特點

分布性：數據、知識及控制邏輯分散存儲與處理，無全局中心節點。
協作性：多個智能體（Agents）通過通信網絡協同工作，例如多專家系統聯合解決跨領域問題。
高容錯性：部分節點故障時，系統仍可通過任務重分配或檢查點恢複繼續運行。
可擴展性：通過增加節點靈活擴展計算能力，適應數據規模或問題複雜度的變化。

3.系統架構與技術

并行模式：分為數據并行（多節點複制模型處理不同數據）和模型并行（模型拆分到不同節點）。
通信機制：依賴消息傳遞接口（MPI）或遠程過程調用（RPC）實現節點間狀态同步。
資源管理：任務調度器動态分配負載，結合異構信息融合與決策優化資源利用率。

4.典型應用場景

大規模模型訓練：如分布式深度學習，加速模型疊代。
智能物聯網：邊緣設備協同感知與實時決策，例如自動駕駛車聯網。
複雜系統仿真：多智能體模拟社會經濟或生态系統行為。

5.挑戰與發展

通信開銷：節點間頻繁同步可能成為性能瓶頸。
安全與隱私：需設計加密傳輸與聯邦學習等機制保護數據。
未來趨勢：結合雲邊端協同、自適應學習等技術，向更彈性化與自主化方向發展。

如需進一步了解技術細節或應用案例，可參考來源中的雲創智學、騰訊雲社區等資料。