論文の概要: Leveraging Multi-AI Agents for Cross-Domain Knowledge Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08511v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 14:50:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 14:47:19.139326
- Title: Leveraging Multi-AI Agents for Cross-Domain Knowledge Discovery
- Title（参考訳）: クロスドメイン知識発見のためのマルチAIエージェントの活用
- Authors: Shiva Aryal, Tuyen Do, Bisesh Heyojoo, Sandeep Chataut, Bichar Dip Shrestha Gurung, Venkataramana Gadhamshetty, Etienne Gnimpieba,
- Abstract要約: 本研究では,マルチAIエージェントの展開によるドメイン間知識発見への新たなアプローチを提案する。
本研究は,知識ギャップの特定とブリッジングにおいて,ドメイン固有マルチAIエージェントシステムの優れた能力を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of artificial intelligence, the ability to harness and integrate knowledge across various domains stands as a paramount challenge and opportunity. This study introduces a novel approach to cross-domain knowledge discovery through the deployment of multi-AI agents, each specialized in distinct knowledge domains. These AI agents, designed to function as domain-specific experts, collaborate in a unified framework to synthesize and provide comprehensive insights that transcend the limitations of single-domain expertise. By facilitating seamless interaction among these agents, our platform aims to leverage the unique strengths and perspectives of each, thereby enhancing the process of knowledge discovery and decision-making. We present a comparative analysis of the different multi-agent workflow scenarios evaluating their performance in terms of efficiency, accuracy, and the breadth of knowledge integration. Through a series of experiments involving complex, interdisciplinary queries, our findings demonstrate the superior capability of domain specific multi-AI agent system in identifying and bridging knowledge gaps. This research not only underscores the significance of collaborative AI in driving innovation but also sets the stage for future advancements in AI-driven, cross-disciplinary research and application. Our methods were evaluated on a small pilot data and it showed a trend we expected, if we increase the amount of data we custom train the agents, the trend is expected to be more smooth.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の急速に発展する分野では、様々な領域にまたがる知識の活用と統合が最大の課題と機会である。
本研究では,異なる知識領域を専門とするマルチAIエージェントの展開を通じて,ドメイン間知識発見のための新たなアプローチを提案する。
これらのAIエージェントは、ドメイン固有の専門家として機能するように設計されており、単一のドメインの専門知識の限界を超越する包括的な洞察を合成し提供するために統合されたフレームワークで協力する。
これらのエージェント間のシームレスな相互作用を促進することで,各エージェントの独特な強みと視点を活かし,知識発見と意思決定のプロセスを強化することを目的としている。
本稿では,各種マルチエージェントワークフローシナリオの比較分析を行い,その性能を効率,精度,知識統合の幅の観点から評価する。
複雑な学際的な問合せを含む一連の実験を通じて,知識ギャップの特定とブリッジングにおいて,ドメイン固有のマルチAIエージェントシステムが優れていることを示す。
この研究は、イノベーションの推進におけるコラボレーティブAIの重要性を浮き彫りにするだけでなく、AI駆動の学際的な研究と応用における将来の進歩のステージも立てている。
提案手法は小さなパイロットデータに基づいて評価され,エージェントをカスタムトレーニングするデータの量を増やすと,よりスムーズな傾向が期待される。
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