Honda ha annunciato che una ricerca realizzata da alcuni suoi collaboratori è stata accettata per la presentazione al Workshop AgenticAI dell’ICLR 2025, uno degli eventi ufficiali della International Conference on Learning Representations (ICLR). Quest’ultima è una delle conferenze internazionali più prestigiose nel campo del machine learning e del deep learning. L’edizione 2025 si terrà a Singapore, dal 24 al 28 aprile, e Honda parteciperà con la presentazione del proprio studio.
Contesto e obiettivi della ricerca
Negli ultimi anni, i progressi rapidi dell’intelligenza artificiale – in particolare lo sviluppo dei Large Language Model (LLM) – hanno modificato profondamente il modo in cui si progettano i prodotti. Questo è particolarmente evidente nel settore automotive, dove la progettazione richiede un’integrazione complessa di competenze interdisciplinari. Cresce infatti l’interesse verso l’utilizzo dei LLM, capaci di fornire risposte e intuizioni utili per affrontare le numerose problematiche del settore.
Secondo Honda, un singolo agente AI basato su LLM fatica a gestire e armonizzare conoscenze altamente specialistiche e diversificate. Questo limita la capacità del sistema di replicare i processi decisionali collaborativi tipici delle realtà aziendali e dei contesti di sviluppo di prodotto, dove esperti di vari settori lavorano insieme confrontandosi più volte per trovare soluzioni condivise.
Sistemi AI multi-agente
Lo studio proposto da Honda introduce invece un approccio basato su sistemi AI multi-agente, in cui più agenti – ognuno specializzato in un ambito diverso – collaborano attraverso scambi di opinioni e discussioni strutturate, riflettendo il modello operativo adottato nei team di sviluppo dell’azienda. I risultati della ricerca hanno mostrato che i sistemi multi-agente offrono una maggiore precisione nella generazione di contenuti informativi e nella definizione di metodi risolutivi, oltre a garantire una maggiore stabilità nei risultati prodotti rispetto ai modelli con singolo agente.
Nell’ambito dello studio, sono stati inoltre analizzati quattro modelli di discussione tra agenti: Decentralized, Centralized, Layered e Shared Pool. È emerso che il modello Decentralized – ispirato al metodo Waigaya, tipico della cultura aziendale Honda e caratterizzato da discussioni libere e aperte – favorisce naturalmente l’integrazione di opinioni differenti. La qualità dell’approccio tecnico proposto, che applica i principi del Waigaya a un sistema AI, ha contribuito all’accettazione del paper al workshop AgenticAI dell’ICLR 2025.
I quattro modelli di interazione tra agenti AI
- Decentralized: tutti gli agenti partecipano liberamente allo scambio di idee, facilitando la sintesi di punti di vista differenti.
- Centralized: un controllo centralizzato gestisce gli interventi degli agenti, aumentando l’efficienza ma limitando l’evoluzione del dialogo.
- Layered: la discussione è strutturata su più livelli, permettendo un’organizzazione logica e ordinata dei contenuti.
- Shared Pool: tutti gli agenti accedono a una memoria condivisa della conversazione, migliorando coerenza e stabilità nel dialogo.
Prospettive future
Nel settore della mobilità, la “progettazione basata sul consenso” rappresenta un elemento chiave. In questo modello, ingegneri con competenze diverse discutono insieme per integrare al meglio requisiti come performance di guida, sicurezza e comfort, contribuendo alla creazione di prodotti ottimali. Il sistema multi-agente sviluppato da Honda intende replicare questo tipo di collaborazione interna, impiegando agenti AI specializzati che interagiscono tra loro per costruire soluzioni condivise.
Honda continuerà a lavorare allo sviluppo e alla verifica sperimentale di questi agenti in contesti reali, con l’obiettivo di estendere l’adozione interna in modo graduale. Ciò dovrebbe favorire processi di sviluppo più rapidi e maggiormente orientati all’eccellenza.
