論文の概要: ThingML+ Augmenting Model-Driven Software Engineering for the Internet
of Things with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10633v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 15:45:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 23:17:44.139107
- Title: ThingML+ Augmenting Model-Driven Software Engineering for the Internet
of Things with Machine Learning
- Title（参考訳）: ThingML+ 機械学習によるモノのインターネットのためのモデル駆動ソフトウェアエンジニアリングの拡張
- Authors: Armin Moin, Stephan R\"ossler, Stephan G\"unnemann
- Abstract要約: 本稿では,ThingMLの方法論,モデリング言語,ツールサポートの拡張を目的とした研究プロジェクトであるML-Quadratの現況を紹介する。
多くの場合、IoT/CPSサービスにはシステムコンポーネントや物理プロセスが含まれています。
ストリーム処理と複合イベント処理、すなわちApache SAMOAとApamaに関して、コード生成のための2つのターゲットプラットフォームをサポートする予定です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.511923587827301
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present the current position of the research project
ML-Quadrat, which aims to extend the methodology, modeling language and tool
support of ThingML - an open source modeling tool for IoT/CPS - to address
Machine Learning needs for the IoT applications. Currently, ThingML offers a
modeling language and tool support for modeling the components of the system,
their communication interfaces as well as their behaviors. The latter is done
through state machines. However, we argue that in many cases IoT/CPS services
involve system components and physical processes, whose behaviors are not well
understood in order to be modeled using state machines. Hence, quite often a
data-driven approach that enables inference based on the observed data, e.g.,
using Machine Learning is preferred. To this aim, ML-Quadrat integrates the
necessary Machine Learning concepts into ThingML both on the modeling level
(syntax and semantics of the modeling language) and on the code generators
level. We plan to support two target platforms for code generation regarding
Stream Processing and Complex Event Processing, namely Apache SAMOA and Apama.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、IoT/CPSのオープンソースモデリングツールであるThingMLの方法論、モデリング言語、ツールサポートを拡張し、IoTアプリケーションにおける機械学習のニーズに対処することを目的とした、研究プロジェクトML-Quadratの現在の位置を示す。
現在、ThingMLはモデリング言語とツールサポートを提供しており、システムのコンポーネント、通信インターフェース、振る舞いをモデリングしている。
後者はステートマシンで実行される。
しかし、多くの場合、IoT/CPSサービスにはシステムコンポーネントや物理プロセスが含まれており、状態マシンを使ってモデル化される振る舞いはよく理解されていない。
したがって、多くの場合、観察したデータに基づく推論を可能にするデータ駆動アプローチが好まれる。
この目的のために、ML-Quadratは、モデリングレベル(モデリング言語の構文とセマンティクス)とコードジェネレータレベルの両方で、必要な機械学習の概念をThingMLに統合します。
ストリーム処理と複合イベント処理、すなわちApache SAMOAとApamaに関して、コード生成のための2つのターゲットプラットフォームをサポートする予定です。
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