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shanghai, 25 septembre (reporter yang yu) ce matin, le forum spécial « décoder l'avenir : tendances mondiales en matière d'intelligence numérique » s'est tenu avec succès à pudong, shanghai. ce forum spécial est l'un des sous-forums du forum international sur la civilisation industrielle, organisé par le centre de développement de la culture industrielle du ministère de l'industrie et des technologies de l'information, la commission municipale de l'économie et des technologies de l'information de shanghai et le gouvernement populaire de shanghai. nouvelle zone de pudong.

lors du forum spécial, mathieu laurière, professeur adjoint de mathématiques et de science des données à nyu shanghai, a partagé l'apprentissage automatique et l'ia générative pour les systèmes multi-agents à grande échelle. les systèmes multi-agents ou systèmes multi-agents ne sont pas rares dans notre vie quotidienne, comme le mouvement des foules, l'acheminement du trafic dans les grandes villes, et sont souvent utilisés sur les marchés financiers. la caractéristique des systèmes multi-agents est qu’il existe un grand nombre d’agents qui interagissent et prennent des décisions, et que l’environnement est très complexe.

mathieu laurière a prononcé un discours d'ouverture. source photo : photo fournie par l'organisateur.

mathieu laurière a souligné que le comportement et la prise de décision des gens peuvent être compris grâce à des systèmes multi-agents. par exemple, la station de métro est bondée et vous souhaitez comprendre le comportement de toutes les personnes présentes dans la station de métro, par exemple quelles zones ont une plus forte densité de personnes, quelles zones ont une plus faible densité et quelles sont leurs trajectoires de mouvement. au fil du temps, la densité de la foule va changer, ce qui signifie que son comportement va changer. "nous voulons comprendre les principes qui sous-tendent leurs changements d'actions. dans le domaine du transport, nous pouvons utiliser des systèmes multi-agents pour comprendre le fonctionnement des transports."

quel est le lien entre les systèmes multi-agents et l’ia générative ? mathieu laurière a déclaré que pour comprendre les actions des gens, c'est-à-dire le comportement ou la prise de décision d'un agent, il est nécessaire de générer une carte de répartition de l'agent, ce qui peut résoudre de nombreux problèmes d'ia générative. de plus, en termes d’apprentissage profond, le réseau neuronal profond peut être paramétré pour être aussi proche que possible de la situation réelle, puis les données peuvent y être cartographiées.

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