在物流合作伙伴之间共享卡车或仓库是理所当然的。然而，每个公司的信息系统必须按照共同的语法来描述其资源。在自动化翻译与人工控制之间，法国阿莱斯国立高等矿业学院和阿尔比国立高等矿业学院的研究正在探索实现灵活且可靠合作的条件。
为了实现运输和仓库的共享，企业必须能够让其信息系统进行对话，同时不丢失交换数据的含义。
一家负责将土豆运往商店的企业既没有必要的车辆，也没有仓库。然而，两家合作伙伴却拥有这些资源：合乎逻辑的解决方案就是将它们的运输和仓储能力结合起来。但在信息系统中，这种结合却遇到了一个根本性的难题。每个组织都根据自己的数据模式来建模其车辆、库存或服务，这些模式源于其历史和工具。词汇本身就暴露了这种异构性，因为像运输或操作员这样常见的术语，在不同的系统中指代的现实并不完全重合。
这种翻译困难直接阻碍了物理互联网的出现。这种物流模式是借鉴数字网络中数据传输的原理设计的，旨在让独立参与者之间共享物流资源。这样，一个包裹就会依次利用一系列协调的物流基础设施，就像数据包在到达目的地前会经过多个中继站一样。然而，为了让这种流通运作起来，各家企业必须就其交换的信息的确切含义达成一致，而这一条件往往难以一开始就实现。
莱昂纳多·达乌在法国阿莱斯国立高等矿业学院和阿尔比国立高等矿业学院攻读第三年博士学位期间，通过设计一种按需连接这些系统、翻译其数据并利用人工智能编排其服务的架构，来解决这一难题。
在不一概而论的情况下进行协作
互操作性是指多个系统能够交换信息并协同工作，同时不丢失所传输信息的意义。这可以通过三种不同的方式实现，每种方式都适用于不同的协作场景。统一方法依赖于一种共同的表示形式，类似于字典，它允许两种语言在相互理解的同时继续存在。集成方法则将这一逻辑推向了更进一步，因为合作伙伴们这次放弃了各自的格式，从设计之初就采用了一种完全共享的语言。
这两种方法适用于需要长期合作的场景，在这种情况下，协调一致的努力因伙伴关系的稳定性而变得合理。然而，一旦合作伙伴频繁更迭，这些方法就会变得具有约束力，就像在实体互联网中一样，一家企业可能只为一次交货加入供应链，并在第二天就离开。
这就是联邦互操作性发挥作用的地方：每个合作伙伴都可以保留自己的数据和工具，而无需对其进行改造。一个中间机制会在合作建立的当下，负责在系统之间建立必要的对应关系，然后再协调依赖于这些关系的各项服务。莱昂纳多·达乌解释道：在定义上，联邦互操作性长期以来看起来像是一种魔法，两个系统互不相识，但一个放置在它们之间的东西被认为能够翻译它们的讯息并协调它们的各项服务。
这些原则在人工智能近期兴起之前就已经存在，但尚未催生出任何真正动态的系统，使其能够随着合作的推进适应不断变化的合作伙伴。因此，该博士生研究的第一步是明确这种联邦所要求的条件，特别是关于数据方面的要求。由此得出的评估标准根据每个系统所满足的各项标准的不同，区分了多种互操作性等级，从而为架构设计以及评估系统投入实际应用后的表现提供了参考依据。
当操作符改变含义时
当日期格式或单位转换的翻译主要涉及技术难题时，保持所交换内容的意义会引发另一种性质的问题，即语义互操作性问题。事实上，根据使用该术语的行业不同，同一个词汇的含义会发生变化：在电信领域，运营商可以指运营网络的公司，而在物流领域，同一个词汇有时指代个人，有时指代运输公司，甚至指代边境服务机构。语言模型了解这些通用定义，但它不知道每个合作伙伴为其自身系统所采用的是哪一种定义。
因此，莱昂纳多·达乌依赖于本体论，即定义组织特有概念及其相互关系的结构化表示。它们充当着丰富的词典，不仅明确了所使用的词汇，还阐明了概念之间的相互关联方式。因此，在进行任何翻译之前，该系统会首先对合作伙伴的本体论进行对齐，例如检查其中一个描述的移动是否确实对应于另一个记录的运输。然而，该博士生指出，即使翻译完美，如果没有每个企业的特定背景，结果也是不可靠的。
一个不断变化的建筑
虽然本体论似乎已经找到了其自然的位置，但很大程度上决定翻译质量的语言模型仍然存在问题。事实上，生成式人工智能正在迅速发展，但它在确保对行业有更好理解方面却显得力不从心。任何围绕特定模型构建的架构都将变得脆弱，因为一旦有其他模型超越它，它就会面临过时的风险。
因此，由莱昂纳多·达乌设计的解决方案旨在实现模块化，就像一台电脑，其处理器或显卡可以独立于机器的其他部分进行更换。在该装置的核心，一个大型语言模型接收请求并调动相应的工具，而某些模块则负责数据翻译。在货物运输方面，该系统可以为商店附近的一个存储空间匹配一辆可用车辆，然后再以每个合作伙伴专有的格式传输信息。
这种组织被称为全子组织，源自全子一词，它既是一个自主的整体，也是更大系统的一部分；因此，每个模块都能在一定程度上独立完成任务，同时为共同目标做出贡献，这既分散了职能，又使得在不影响整体的情况下替换某个组件变得容易。此外，该团队关于全子系统的研究还探讨了其在协调复杂且不断演变的大系统方面的价值，而不仅仅局限于物理互联网这一特定案例。
在减少人为干预之前评估风险
建筑业现已进入实施阶段，试验中结合了真实资源与模拟数据。本体论确实属于物流范畴，而位置则对应现有地点，但由于缺乏企业愿意公开这些战略数据，库存、可用车辆或某些操作仍需人工生成。例如在阿莱斯周边，公交车、共享单车、私家车和拼车服务确实存在，但分散在多个互不沟通的运营商之间。一个联邦平台可以将其整合起来，从而规划行程，而无需强制每个机构重构其系统，合作伙伴可以根据自身需求加入或退出合作，而非受制于僵化的承诺。
在这一阶段，人类干预的完全消失确实显得不太现实。莱昂纳多·达乌估计道：我几乎可以肯定，一个人仍将是最后的验证环节，以确保整体正确且一致。因此，重点不在于完全取消这一环节，而在于将其干预集中于最终的控制，而对齐、翻译和维护则将越来越依赖于缩减的人力时间。
因此，研究正同时在两个方面推进：本体论的对齐和控制在多大程度上能减少错误？哪些决策应交给系统，哪些应保留在人工监督之下？让不同的软件进行交流本身已经是一个挑战，但确保它们能够相互理解，从而在无需持续监督的情况下协同工作，则构成了第二个、更为严峻的挑战。
莱昂纳多·达乌在维也纳工业大学进行了为期六个月的访问，这是作为欧洲学习与创新可持续大学联盟的一部分。在当地，他与多米尼克·博尔克教授（商业信息学组的助理教授）的团队合作，使本体论在他的工作中得到了更坚实的巩固。
