論文の概要: Composing Complex and Hybrid AI Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12566v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 08:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 21:03:27.962829
• Title: Composing Complex and Hybrid AI Solutions
• Title（参考訳）: 複雑でハイブリッドなaiソリューションを構築する
• Authors: Peter Sch\"uller, Jo\~ao Paolo Costeira, James Crowley, Jasmin Grosinger, F\'elix Ingrand, Uwe K\"ockemann, Alessandro Saffiotti, Martin Welss
• Abstract要約: 一般的なAIアプリケーションで上記の機能を実現するためのAcumosシステムの拡張について述べる。 当社の拡張機能には、gRPC/Protobufインターフェースによるより汎用的なコンポーネントのサポートが含まれています。 デプロイ可能なソリューションとそのインターフェースの例を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.00820391621739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Progress in several areas of computer science has been enabled by comfortable and efficient means of experimentation, clear interfaces, and interchangable components, for example using OpenCV for computer vision or ROS for robotics. We describe an extension of the Acumos system towards enabling the above features for general AI applications. Originally, Acumos was created for telecommunication purposes, mainly for creating linear pipelines of machine learning components. Our extensions include support for more generic components with gRPC/Protobuf interfaces, automatic orchestration of graphically assembled solutions including control loops, sub-component topologies, and event-based communication,and provisions for assembling solutions which contain user interfaces and shared storage areas. We provide examples of deployable solutions and their interfaces. The framework is deployed at http://aiexp.ai4europe.eu/ and its source code is managed as an open source Eclipse project.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ科学のいくつかの分野における進歩は、例えばコンピュータビジョンのOpenCVやロボット工学のROSといった、快適で効率的な実験方法、明確なインターフェース、交換可能なコンポーネントによって実現されてきた。 一般的なAIアプリケーションで上記の機能を実現するためのAcumosシステムの拡張について述べる。 もともとAcumosは、主に機械学習コンポーネントの線形パイプラインを作成するために、通信目的で開発された。 拡張には、gRPC/Protobufインターフェースによるより汎用的なコンポーネントのサポート、制御ループ、サブコンポーネントトポロジ、イベントベースの通信を含むグラフィカルに組み立てられたソリューションの自動オーケストレーション、ユーザインターフェースと共有ストレージ領域を含むソリューションの組み立てに関する規定が含まれています。 デプロイ可能なソリューションとそのインターフェースの例を提供する。 フレームワークはhttp://aiexp.ai4europe.eu/でデプロイされ、ソースコードはオープンソースのeclipseプロジェクトとして管理される。

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