論文の概要: The Internet of Physical AI Agents: Interoperability, Longevity, and the Cost of Getting It Wrong

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15900v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 20:44:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.980759
• Title: The Internet of Physical AI Agents: Interoperability, Longevity, and the Cost of Getting It Wrong
• Title（参考訳）: 物理的なAIエージェントのインターネット:相互運用性、長寿、そして失敗するコスト
• Authors: Roberto Morabito, Mallik Tatipamula,
• Abstract要約: エッジハードウェア、センサー、接続性、人工知能の進歩は、物理AIエージェントのインターネットを可能にする。 物理的なAIエージェントは、安全クリティカルなドメインを越えて自律的に運用する、リアルタイムで認識、理性、行動する。 この記事では、IoTとインターネットの進化からの教訓を再考し、レジリエントで進化可能で信頼性の高いエージェントシステムを構築するための設計原則を明確に述べます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8880611506199766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Internet has evolved by progressively expanding what humanity connects: first computers, then people, and later billions of devices through the Internet of Things (IoT). While IoT succeeded in digitizing perception at scale, it also exposed fundamental limitations, including fragmentation, weak security, limited autonomy, and poor long-term sustainability. Today, advances in edge hardware, sensing, connectivity, and artificial intelligence enable a new phase: the Internet of Physical AI Agents. Unlike IoT devices that primarily sense and report, Physical AI Agents perceive, reason, and act in real time, operating autonomously and cooperatively across safety-critical domains such as disaster response, healthcare, industrial automation, and mobility. However, embedding fast-evolving AI capabilities into long-lived physical infrastructure introduces new architectural risks, particularly around interoperability, lifecycle management, and premature ossification. This article revisits lessons from IoT and Internet evolution, and articulates design principles for building resilient, evolvable, and trustworthy agentic systems. We present an architectural blueprint encompassing agentic identity, secure agent-to-agent communication, semantic interoperability, policy-governed runtimes, and observability-driven governance. We argue that treating evolution, trust, and interoperability as first-class requirements is essential to avoid hard-coding today's assumptions into tomorrow's intelligent infrastructure, and to prevent the high technical and economic cost of getting it wrong.
• Abstract（参考訳）: インターネットは、人類が結びつくもの、最初のコンピュータ、次に人間、そしてその後の何十億ものデバイスをIoT(Internet of Things)を通じて徐々に拡張することで進化してきた。 IoTは大規模な認識のデジタル化に成功したが、断片化、セキュリティの弱さ、自律性の制限、長期的な持続可能性の低さなど、基本的な制限も明らかにした。 今日、エッジハードウェア、センサー、接続性、人工知能の進歩は、新しいフェーズ、Internet of Physical AI Agentsを可能にしている。 主に感知し報告するIoTデバイスとは異なり、物理AIエージェントはリアルタイムで、理性、行動を認識し、災害対応、医療、産業自動化、移動といった安全上重要な領域を自律的かつ協調的に操作する。 しかし、急速に進化するAI機能を長期間の物理的インフラストラクチャに組み込むと、特に相互運用性、ライフサイクル管理、初期オススフィケーションに関する新たなアーキテクチャ上のリスクが生じる。 この記事では、IoTとインターネットの進化からの教訓を再考し、レジリエントで進化可能で信頼性の高いエージェントシステムを構築するための設計原則を明確に述べます。 本稿では,エージェント識別,セキュアなエージェント・ツー・エージェント通信,セマンティック・インターオペラビリティ,ポリシが支配するランタイム,可観測性駆動型ガバナンスを含むアーキテクチャ青写真を提案する。 我々は、進化、信頼、相互運用性を第一級の要件として扱うことは、今日の仮定を明日のインテリジェントなインフラにハードコーディングすることを避け、それを間違ったものにするための技術的・経済的コストを高く抑えるために不可欠である、と論じている。

関連論文リスト

• A Survey on Cloud-Edge-Terminal Collaborative Intelligence in AIoT Networks [49.90474228895655]
  クラウドエッジ端末協調インテリジェンス(CETCI)は、モノの人工知能(AIoT)コミュニティにおける基本的なパラダイムである。 CETCIは、分離されたレイヤ最適化からデプロイ可能なコラボレーティブインテリジェンスシステムに移行する、新興のAIoTアプリケーションで大きな進歩を遂げた。 本調査では、基礎アーキテクチャ、CETCIパラダイムのテクノロジの実現、シナリオについて解説し、CISAIOT初心者向けのチュートリアルスタイルのレビューを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-26T08:38:01Z)
• Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents [109.13815627467514]
  大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、エージェントWebに対する重要な転換点である。 このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。 本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:58:12Z)
• Security of Internet of Agents: Attacks and Countermeasures [17.394846096998766]
  エージェントのインターネット(Internet of Agents, IoA)は、異種エージェント間のスケーラブルでセキュアな協調を可能にするための重要な基盤として登場した。 この調査は、IoAシステムにおけるセキュリティとプライバシの状況に関する総合的な調査を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T02:04:57Z)
• Internet of Agents: Fundamentals, Applications, and Challenges [68.9543153075464]
  異種エージェント間のシームレスな相互接続、動的発見、協調的なオーケストレーションを可能にする基盤となるフレームワークとして、エージェントのインターネット(IoA)を紹介した。 我々は,機能通知と発見,適応通信プロトコル,動的タスクマッチング,コンセンサスとコンフリクト解決機構,インセンティブモデルなど,IoAの重要な運用イネーラを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T02:04:37Z)
• Position: Emergent Machina Sapiens Urge Rethinking Multi-Agent Paradigms [8.177915265718703]
  AIエージェントは、目的を動的に調整する権限を持つべきだ、と私たちは主張する。 私たちは、これらのマルチエージェントAIシステムの創発的で、自己組織化され、コンテキストに配慮した性質へのシフトを呼びかけます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T22:20:15Z)
• Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
  既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。 我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。 IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z)
• Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things (IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
  人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。 本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。 AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。