論文の概要: CAAI -- A Cognitive Architecture to Introduce Artificial Intelligence in Cyber-Physical Production Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00925v1
• Date: Wed, 26 Feb 2020 16:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 15:27:25.959639
• Title: CAAI -- A Cognitive Architecture to Introduce Artificial Intelligence in Cyber-Physical Production Systems
• Title（参考訳）: CAAI - サイバー物理生産システムに人工知能を導入する認知アーキテクチャ
• Authors: Andreas Fischbach, Jan Strohschein, Andreas Bunte, J\"org Stork, Heide Faeskorn-Woyke, Natalia Moriz, Thomas Bartz-Beielstein
• Abstract要約: CAAIは、サイバー物理生産システムにおける人工知能の認知アーキテクチャである。 CAAIの中核は、ユーザの宣言的な目標を処理する認知モジュールである。 パイプラインの性能を評価する性能基準に対する一定の観察と評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5701326192371183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes declarative goals of the user, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and varying use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サイバー物理生産システムにおける人工知能の新しい認知アーキテクチャであるCAAIを紹介する。 アーキテクチャの目標は、人工知能アルゴリズムの使用に対する実装の労力を減らすことである。 CAAIの中核は、ユーザの宣言的目標を処理し、適切なモデルとアルゴリズムを選択し、ビッグデータプラットフォーム上で処理パイプラインを実行するための構成を作成する認知モジュールである。 性能基準に対する絶え間ない観察と評価は、パイプラインのパフォーマンスを多くの様々なユースケースで評価する。 これらの評価に基づいて、パイプラインは必要に応じて自動的に適応される。 インターフェースを適切に定義したモジュール設計は、パイプラインコンポーネントの再利用性と拡張性を実現する。 ビッグデータプラットフォームは、個々のコンポーネントとその通信の仮想化とオーケストレーションのために、Docker、Kubernetes、Kafkaといったテクノロジによってサポートされているこのモジュラー設計を実装している。 アーキテクチャの実装は実世界のユースケースを用いて評価される。

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