Математики междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ им. М.В. Ломоносова «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» предложили архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения. Она основана на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем. Архитектура позволяет распределять в глобальной сети вычислительные мощности нескольких дата-центров между пользователями по их требованию — в любом месте и в любое время.

Решение названо Network Powered by Computing (NPC). Это полностью виртуализированная и программно-управляемая инфраструктура. NPC интегрирует различные неоднородные вычислительные ресурсы в одну экосистему. Поэтому пользователи могут получать вычислительные мощности без привязки к конкретным центрам обработки данных.

Машинное обучение используется для прогнозирования загрузки и оптимального распределения ресурсов. Мультиагентные системы применяются для управления распределением задач между вычислителями. Агенты взаимодействуют друг с другом, обмениваются информацией о загрузке и состоянии ресурсов.

NPC может использоваться для приложений, которые требуют высокой производительности. Например, для искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших данных и системы дополнительной реальности (AR).

В МГУ им. М.В. Ломоносова ранее представили метод балансировки сетевого трафика с многоагентным обучением MAROH. Решение в отличие от традиционных централизованных алгоритмов использует распределенную модель управления. Предполагалось, что MAROH можно будет применять в наложенных сетях. Такие сети используются в вычислительной инфраструктуре нового поколения, в том числе в Network Power by Computing.