論文の概要: Data Analytics and Machine Learning Methods, Techniques and Tool for
Model-Driven Engineering of Smart IoT Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06445v1
- Date: Fri, 12 Feb 2021 11:09:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-15 12:59:06.286729
- Title: Data Analytics and Machine Learning Methods, Techniques and Tool for
Model-Driven Engineering of Smart IoT Services
- Title（参考訳）: スマートIoTサービスのモデル駆動エンジニアリングのためのデータ分析と機械学習方法、技術およびツール
- Authors: Armin Moin
- Abstract要約: この論文は、IoT(Internet of Things)とCPS(Smart Cyber-Physical Systems)のためのスマートサービス開発を促進する新しいアプローチを提案する。
提案されたアプローチは、ソフトウェアエンジニアリングプロセスの抽象化と自動化、データ分析(DA)と機械学習(ML)のプラクティスを提供する。
我々はThingMLと呼ばれるオープンソースモデリングツールを拡張して提案手法の実装と検証を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This doctoral dissertation proposes a novel approach to enhance the
development of smart services for the Internet of Things (IoT) and smart
Cyber-Physical Systems (CPS). The proposed approach offers abstraction and
automation to the software engineering processes, as well as the Data Analytics
(DA) and Machine Learning (ML) practices. This is realized in an integrated and
seamless manner. We implement and validate the proposed approach by extending
an open source modeling tool, called ThingML. ThingML is a domain-specific
language and modeling tool with code generation for the IoT/CPS domain. Neither
ThingML nor any other IoT/CPS modeling tool supports DA/ML at the modeling
level. Therefore, as the primary contribution of the doctoral dissertation, we
add the necessary syntax and semantics concerning DA/ML methods and techniques
to the modeling language of ThingML. Moreover, we support the APIs of several
ML libraries and frameworks for the automated generation of the source code of
the target software in Python and Java. Our approach enables
platform-independent, as well as platform-specific models. Further, we assist
in carrying out semiautomated DA/ML tasks by offering Automated ML (AutoML), in
the background (in expert mode), and through model-checking constraints and
hints at design-time. Finally, we consider three use case scenarios from the
domains of network security, smart energy systems and energy exchange markets.
- Abstract（参考訳）: この博士論文は、IoT(Internet of Things)とCPS(Smart Cyber-Physical Systems)のためのスマートサービスの開発を促進する新しいアプローチを提案する。
提案されたアプローチは、ソフトウェアエンジニアリングプロセスの抽象化と自動化、データ分析(DA)と機械学習(ML)のプラクティスを提供する。
これは統合的でシームレスな方法で実現される。
我々はThingMLと呼ばれるオープンソースモデリングツールを拡張して提案手法の実装と検証を行う。
ThingMLは、IoT/CPSドメインのためのコード生成を備えたドメイン固有言語およびモデリングツールである。
ThingMLも他のIoT/CPSモデリングツールも、モデリングレベルではDA/MLをサポートしていない。
したがって、博士論文の主な貢献として、TingMLのモデリング言語にDA/MLメソッドと技術に関する必要な構文と意味を付加する。
さらに、PythonとJavaのターゲットソフトウェアのソースコードの自動生成のために、いくつかのMLライブラリとフレームワークのAPIをサポートしています。
当社のアプローチは、プラットフォームに依存しない、プラットフォーム固有のモデルを可能にします。
さらに、自動ML(Automated ML)をバックグラウンドで(エキスパートモードで)提供し、モデルチェックの制約や設計時のヒントを通じて半自動DA/MLタスクの実行を支援する。
最後に,ネットワークセキュリティ,スマートエネルギーシステム,エネルギー交換市場という分野の3つのユースケースシナリオについて考察する。
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