Fetch.AI Mengusulkan Agen Cerdas untuk Setiap Perangkat IoT

Superkomputer dapat mendominasi catur dan scanner MRI dapat melihat melalui tubuh manusia, namun keduanya masih kurang dimanfaatkan dalam pengaturan komersial. Fetch.AI berpendapat bahwa dengan menyematkan agen cerdas, perangkat ini dapat membuka potensi ekonomi penuhnya.

Sementara industri teknologi sering memprioritaskan ekspansi cepat—kadang-kala dengan mengorbankan keberlanjutan—Fetch.AI menawarkan solusi kontra-budaya: memaksimalkan nilai infrastruktur yang ada.

Berdasarkan di Cambridge, perusahaan ini menggabungkan spesialis DeepMind, akademisi, dan PhD untuk memanfaatkan mesin yang kurang digunakan—dari sistem metro hingga unit MRI—dengan memungkinkan mereka berpartisipasi dalam ekonomi global.

Visi adalah “Capacity Exchange” yang mencocokkan kapasitas mesin yang ada dengan permintaan, memastikan perangkat dikompensasi pada harga optimal. Ini memerlukan setiap perangkat bertindak sebagai agen ekonomi otonom, sepenuhnya diinformasikan oleh IoT.

Mesin Perlu Agen

Mesin unggul dalam satu tugas tetapi kurang memiliki fleksibilitas untuk membuat keputusan ekonomi real-time. Pendekatan Fetch.AI adalah memberikan setiap perangkat agen yang didukung AI yang dapat bernegosiasi, mengalokasikan, dan menjual sumber dayanya secara otonom.

Misalnya, turbin yang tidak aktif dapat menawarkan energi berlebih ke pusat data yang membutuhkan energi hijau selama permintaan puncak, menerima harga yang adil tanpa intervensi manusia.

Kompleksitas solusi ini terletak pada tim multidisipil—yang terdiri dari ahli algoritma, agregasi, dan AI—that mendasari platform Fetch.AI.

Keamanan adalah yang terpenting

Keamanan adalah prioritas utama, kata CTO Toby Simpson. “Kami memiliki spesialis dalam pembelajaran mesin, kriptografi, AI, dan rekayasa perangkat lunak,” jelas Simpson. “Industri dengan bagian paling banyak bergerak akan mendapat manfaat paling besar.”

Transportasi, rantai pasok, energi, dan perjalanan adalah sektor utama di mana agen ekonomi otonom dapat mengurangi manajemen yang intensif tenaga kerja dan mengurangi risiko inheren dari perangkat IoT yang tidak aman.

Tujuan akhirnya adalah ekosistem yang mandiri di mana mesin bernegosiasi, bekerjasama, dan mengelola diri sendiri—memungkinkan operator manusia untuk berfokus pada strategi tingkat lebih tinggi.

Kebahagiaan tidak datang dari akuisisi yang tak kenal lelah, tetapi dalam belajar untuk mencintai apa yang sudah Anda miliki. Siapa yang pernah mengira kita akan mempelajari hal itu dari sebuah agen? Sebuah agen otomatis, juga. Mungkin mesin dapat mengajarkan kita sesuatu yang berharga setelah semua.