論文の概要: On Event-Driven Knowledge Graph Completion in Digital Factories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03655v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 14:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:58:31.821683
• Title: On Event-Driven Knowledge Graph Completion in Digital Factories
• Title（参考訳）: デジタルファクトリにおけるイベント駆動知識グラフ補完について
• Authors: Martin Ringsquandl, Evgeny Kharlamov, Daria Stepanova, Steffen Lamparter, Raffaello Lepratti, Ian Horrocks, Peer Kr\"oger
• Abstract要約: 産業アプリケーションに特化して適合する機械学習は、知識グラフの完成にどのように役立つかを示す。 我々はこれを実世界のスマートファクトリの知識グラフ上で評価し、結果を奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.028385991838052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Smart factories are equipped with machines that can sense their manufacturing environments, interact with each other, and control production processes. Smooth operation of such factories requires that the machines and engineering personnel that conduct their monitoring and diagnostics share a detailed common industrial knowledge about the factory, e.g., in the form of knowledge graphs. Creation and maintenance of such knowledge is expensive and requires automation. In this work we show how machine learning that is specifically tailored towards industrial applications can help in knowledge graph completion. In particular, we show how knowledge completion can benefit from event logs that are common in smart factories. We evaluate this on the knowledge graph from a real world-inspired smart factory with encouraging results.
• Abstract（参考訳）: スマートファクトリは、製造環境を感知し、相互に相互作用し、生産プロセスを制御できるマシンを備えている。 このような工場のスムースな運営は、その監視と診断を行う機械と技術者が、例えば知識グラフの形で工場に関する詳細な共通産業知識を共有することを要求する。 このような知識の作成とメンテナンスは高価であり、自動化が必要です。 本研究では,産業アプリケーションに適した機械学習が,知識グラフの完成にどのように役立つかを示す。 特に,スマートファクトリに共通するイベントログから,知識補完がいかに恩恵を受けるかを示す。 我々はこれを実世界のスマートファクトリの知識グラフ上で評価し、結果を奨励する。

関連論文リスト

• Automated Knowledge Graph Learning in Industrial Processes [0.0]
  本稿では,時系列データから知識グラフを自動学習するフレームワークについて紹介する。 我々のフレームワークは、産業データセットに固有の複雑さに対処し、意思決定、プロセス最適化、知識発見を改善する知識グラフに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T09:47:56Z)
• Automatic generation of insights from workers' actions in industrial workflows with explainable Machine Learning [6.354358255072839]
  労働者の生産性に正確に匹敵するものは存在しない。 製造プロセスからのデータと作業者のパフォーマンスを組み合わせたMLソリューションが必要である。 本稿では、専門家と専門家の区別に説明可能なMLを適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T15:55:11Z)
• Knowledge Sharing in Manufacturing using Large Language Models: User Evaluation and Model Benchmarking [7.976952274443561]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムは、専門家が共有する工場文書や知識から情報を取得するように設計されている。 システムは、オペレータからの問い合わせに効率的に答え、新しい知識の共有を容易にすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T14:53:18Z)
• Deep Learning based pipeline for anomaly detection and quality enhancement in industrial binder jetting processes [68.8204255655161]
  異常検出は、通常の値空間とは異なる異常状態、インスタンス、あるいはデータポイントを検出する方法を記述する。 本稿では,産業生産における人工知能へのデータ中心のアプローチに寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T08:14:34Z)
• OG-SGG: Ontology-Guided Scene Graph Generation. A Case Study in Transfer Learning for Telepresence Robotics [124.08684545010664]
  画像からのシーングラフ生成は、ロボット工学のようなアプリケーションに非常に関心を持つタスクである。 オントロジー誘導シーングラフ生成(OG-SGG)と呼ばれるフレームワークの初期近似を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T13:23:15Z)
• Automated Graph Machine Learning: Approaches, Libraries, Benchmarks and Directions [58.220137936626315]
  本稿では,グラフ機械学習の自動手法について論じる。 当社の専用かつ世界初のグラフ機械学習のためのオープンソースライブラリであるAutoGLを紹介します。 また、統一的で再現性があり、効率的な評価をサポートする調整されたベンチマークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T18:31:31Z)
• Modeling and Optimizing Laser-Induced Graphene [59.8912133964006]
  レーザ誘起グラフェンの生成の最適化を記述したデータセットを提供する。 提供するデータセットに基づいて,3つの課題を提起します。 興味のあるユーザにとっての出発点として、図解的な結果と、それらを生成するためのコードを提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T18:08:24Z)
• Actionable Cognitive Twins for Decision Making in Manufacturing [1.372026330898297]
  Actionable Cognitive Twinsは、認知機能を備えた次世代デジタルツインです。 知識グラフは、生産ラインとプロセスのセマンティックな記述とコンテキスト化を提供する。 システム思考アプローチは、知識グラフを設計し、開発し、実行可能なツインを構築するために提案される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T21:32:07Z)
• Automated Machine Learning on Graphs: A Survey [81.21692888288658]
  本稿では,グラフ上の自動機械学習の体系的かつ包括的レビューを行う。 グラフ機械学習のためのハイパーパラメータ最適化(HPO)とニューラルアーキテクチャ探索(NAS)に注目した。 最後に、自動化グラフ機械学習の今後の研究方向に関する洞察を共有します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T04:20:33Z)
• Detection and Classification of Industrial Signal Lights for Factory Floors [63.48764893706088]
  目標は、工場のフロアを撮影するビデオカメラからの入力を用いて、運用状態を測定するソリューションを開発することである。 自動走行車における信号認識に一般的に用いられる手法を用いて、特定条件の99%以上の精度のシステムを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T14:26:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。