論文の概要: Artificial Intelligence and Natural Language Processing and
Understanding in Space: Four ESA Case Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03640v1
- Date: Fri, 7 Oct 2022 15:50:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 12:48:29.018944
- Title: Artificial Intelligence and Natural Language Processing and
Understanding in Space: Four ESA Case Studies
- Title（参考訳）: 人工知能と自然言語処理と宇宙での理解:ESAの4つの事例
- Authors: Jos\'e Manuel G\'omez-P\'erez, Andr\'es Garc\'ia-Silva, Rosemarie
Leone, Mirko Albani, Moritz Fontaine, Charles Poncet, Leopold
Summerer,Alessandro Donati, Ilaria Roma, Stefano Scaglioni
- Abstract要約: 本稿では,空間文書から情報を自動的に抽出するための,人工知能と自然言語処理と理解に基づく方法論的枠組みを提案する。
ケーススタディはミッションデザイン、品質保証、長期データ保存、オープンスペースイノベーションプラットフォームなど、ESAのさまざまな機能領域で実装されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.53582660901672
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The European Space Agency is well known as a powerful force for scientific
discovery in numerous areas related to Space. The amount and depth of the
knowledge produced throughout the different missions carried out by ESA and
their contribution to scientific progress is enormous, involving large
collections of documents like scientific publications, feasibility studies,
technical reports, and quality management procedures, among many others.
Through initiatives like the Open Space Innovation Platform, ESA also acts as a
hub for new ideas coming from the wider community across different challenges,
contributing to a virtuous circle of scientific discovery and innovation.
Handling such wealth of information, of which large part is unstructured text,
is a colossal task that goes beyond human capabilities, hence requiring
automation. In this paper, we present a methodological framework based on
artificial intelligence and natural language processing and understanding to
automatically extract information from Space documents, generating value from
it, and illustrate such framework through several case studies implemented
across different functional areas of ESA, including Mission Design, Quality
Assurance, Long-Term Data Preservation, and the Open Space Innovation Platform.
In doing so, we demonstrate the value of these technologies in several tasks
ranging from effortlessly searching and recommending Space information to
automatically determining how innovative an idea can be, answering questions
about Space, and generating quizzes regarding quality procedures. Each of these
accomplishments represents a step forward in the application of increasingly
intelligent AI systems in Space, from structuring and facilitating information
access to intelligent systems capable to understand and reason with such
information.
- Abstract（参考訳）: 欧州宇宙機関は、宇宙に関連する多くの領域で科学的発見の強力な力として知られている。
esaが行った様々なミッションを通じて生み出した知識の量と深さと科学的進歩への貢献は膨大なものであり、科学出版物、実現可能性研究、技術報告、品質管理手順などの大量の文書が関与している。
Open Space Innovation Platformのようなイニシアチブを通じて、ESAはさまざまな課題にまたがる幅広いコミュニティから生まれる新しいアイデアのハブとしての役割も果たし、科学的な発見とイノベーションの活発なサークルに貢献する。
膨大な量の情報を処理し、その大部分は構造化されていないテキストで、人間の能力を超えて自動化を必要とします。
本稿では,宇宙文書から情報を自動的に抽出し,その価値を生成するための,人工知能と自然言語処理と理解に基づく方法論的枠組みを提案し,その枠組みを,esaのさまざまな機能領域にまたがるケーススタディ(ミッション設計,品質保証,長期データ保存,オープンスペースイノベーションプラットフォームなど)を通じて紹介する。
そこで我々は,これらの技術の価値を,宇宙情報の検索や推奨,アイデアの革新性の自動決定,空間に関する質問への回答,品質手順に関するクイズ生成など,さまざまなタスクで実証する。
これらの成果は、情報アクセスの構造化と促進から、そのような情報を理解し、推論できるインテリジェントシステムへの、ますますインテリジェントなaiシステムの宇宙への応用への一歩である。
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