Keuntungan: Dengan pendekatan MARL, sistem dapat berjalan di infrastruktur komputasi terdistribusi (cloud, edge computing, atau superkomputer) tanpa bottleneck pusat.
1.3. HSDT sebagai Arsitektur Integrasi yang Skalabel
Hierarchical Stochastic Decision Tree (HSDT) memungkinkan pengambilan keputusan berbasis:
-
Tree Pruning: Mengeliminasi cabang yang tidak relevan untuk mengurangi kompleksitas komputasi.
Parallel Computation: Menggunakan Bayesian Parallelism untuk mempercepat pengambilan keputusan berbasis ketidakpastian.
Dynamic Weight Adjustment: Bobot probabilistik dalam Markov Decision Process (MDP) diperbarui secara adaptif untuk mengakomodasi kompleksitas lingkungan.
Keuntungan: HSDT dapat diperluas ke sistem berukuran besar dengan kompleksitas tinggi tanpa menyebabkan computational overhead yang eksponensial.
2. Tantangan Skalabilitas dan Solusi
3. Solusi Teknologi untuk Meningkatkan Skalabilitas
3.1. Penggunaan Sparse Bayesian Neural Networks untuk Bashirah
Untuk meningkatkan efisiensi dalam inferensi probabilistik Bashirah:
