論文の概要: SMASH: a Semantic-enabled Multi-agent Approach for Self-adaptation of Human-centered IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14915v1
• Date: Mon, 31 May 2021 12:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:02:31.251329
• Title: SMASH: a Semantic-enabled Multi-agent Approach for Self-adaptation of Human-centered IoT
• Title（参考訳）: SMASH:人間中心IoTの自己適応のためのセマンティック対応マルチエージェントアプローチ
• Authors: Hamed Rahimi, Iago Felipe Trentin, Fano Ramparany, Olivier Boissier
• Abstract要約: 本稿では、人間中心環境におけるIoTアプリケーションの自己適応のためのマルチエージェントアプローチであるSMASHを提案する。 SMASHエージェントは、BDIエージェントモデルに基づく4層アーキテクチャを備え、人間の価値観とゴール推論、計画、行動を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, IoT devices have an enlarging scope of activities spanning from sensing, computing to acting and even more, learning, reasoning and planning. As the number of IoT applications increases, these objects are becoming more and more ubiquitous. Therefore, they need to adapt their functionality in response to the uncertainties of their environment to achieve their goals. In Human-centered IoT, objects and devices have direct interactions with human beings and have access to online contextual information. Self-adaptation of such applications is a crucial subject that needs to be addressed in a way that respects human goals and human values. Hence, IoT applications must be equipped with self-adaptation techniques to manage their run-time uncertainties locally or in cooperation with each other. This paper presents SMASH: a multi-agent approach for self-adaptation of IoT applications in human-centered environments. In this paper, we have considered the Smart Home as the case study of smart environments. SMASH agents are provided with a 4-layer architecture based on the BDI agent model that integrates human values with goal-reasoning, planning, and acting. It also takes advantage of a semantic-enabled platform called Home'In to address interoperability issues among non-identical agents and devices with heterogeneous protocols and data formats. This approach is compared with the literature and is validated by developing a scenario as the proof of concept. The timely responses of SMASH agents show the feasibility of the proposed approach in human-centered environments.
• Abstract（参考訳）: 現在、IoTデバイスは、センシング、コンピューティング、行動、さらには学習、推論、計画といった活動の範囲を拡大しています。 IoTアプリケーションの数が増えるにつれて、これらのオブジェクトはますますユビキタスになりつつある。 そのため、目標を達成するには、環境の不確実性に応じて機能を適用する必要がある。 人間中心のIoTでは、オブジェクトとデバイスは人間と直接対話し、オンラインのコンテキスト情報にアクセスすることができる。 このようなアプリケーションの自己適応は、人間の目標と人間の価値を尊重する方法で対処する必要がある重要な課題である。 したがって、IoTアプリケーションは、ローカルまたは互いに協力して実行時の不確実性を管理するための自己適応技術を備えなければならない。 本稿では、人間中心環境におけるIoTアプリケーションの自己適応のためのマルチエージェントアプローチであるSMASHを提案する。 本稿では,スマートホームをスマート環境のケーススタディとして検討した。 SMASHエージェントは、BDIエージェントモデルに基づく4層アーキテクチャを備え、人間の価値観とゴール推論、計画、行動を統合する。 また、Home'Inと呼ばれるセマンティック対応プラットフォームを利用して、異種プロトコルとデータフォーマットを備えた非識別エージェントやデバイス間の相互運用性の問題に対処する。 このアプローチは文献と比較され、概念実証としてシナリオを開発することによって検証される。 SMASHエージェントのタイムリーな応答は、人中心環境における提案手法の可能性を示している。

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