論文の概要: A Compositional Approach to Creating Architecture Frameworks with an
Application to Distributed AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13570v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 18:05:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 15:54:58.488471
- Title: A Compositional Approach to Creating Architecture Frameworks with an
Application to Distributed AI Systems
- Title（参考訳）: 分散aiシステムへの応用によるアーキテクチャフレームワーク構築のための構成的アプローチ
- Authors: Hans-Martin Heyn, Eric Knauss, Patrizio Pelliccione
- Abstract要約: 構成的思考が複雑なシステムのためのアーキテクチャフレームワークの作成と管理のルールをいかに提供できるかを示す。
論文の目的は、AIシステム特有の視点やアーキテクチャモデルを提供することではなく、既存の、または新しく作成された視点で一貫したフレームワークを構築する方法についてのガイドラインを提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.690434072032176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) in its various forms finds more and more its way
into complex distributed systems. For instance, it is used locally, as part of
a sensor system, on the edge for low-latency high-performance inference, or in
the cloud, e.g. for data mining. Modern complex systems, such as connected
vehicles, are often part of an Internet of Things (IoT). To manage complexity,
architectures are described with architecture frameworks, which are composed of
a number of architectural views connected through correspondence rules. Despite
some attempts, the definition of a mathematical foundation for architecture
frameworks that are suitable for the development of distributed AI systems
still requires investigation and study. In this paper, we propose to extend the
state of the art on architecture framework by providing a mathematical model
for system architectures, which is scalable and supports co-evolution of
different aspects for example of an AI system. Based on Design Science
Research, this study starts by identifying the challenges with architectural
frameworks. Then, we derive from the identified challenges four rules and we
formulate them by exploiting concepts from category theory. We show how
compositional thinking can provide rules for the creation and management of
architectural frameworks for complex systems, for example distributed systems
with AI. The aim of the paper is not to provide viewpoints or architecture
models specific to AI systems, but instead to provide guidelines based on a
mathematical formulation on how a consistent framework can be built up with
existing, or newly created, viewpoints. To put in practice and test the
approach, the identified and formulated rules are applied to derive an
architectural framework for the EU Horizon 2020 project ``Very efficient deep
learning in the IoT" (VEDLIoT) in the form of a case study.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は様々な形態で複雑な分散システムにますます浸透している。
例えば、センサシステムの一部として、低レイテンシな高性能推論のためにエッジで、あるいはクラウドで、例えばデータマイニングとして、ローカルで使用される。
連結車両のような現代の複雑なシステムは、しばしばモノのインターネット(IoT)の一部である。
複雑性を管理するために、アーキテクチャはアーキテクチャフレームワークで記述される。
いくつかの試みにもかかわらず、分散AIシステムの開発に適したアーキテクチャフレームワークの数学的基盤の定義には、依然として調査と研究が必要である。
本稿では,スケーラブルで,aiシステムなどさまざまな側面の共進化をサポートするシステムアーキテクチャのための数学的モデルを提供することにより,アーキテクチャフレームワークに関する技術の現状を拡張することを提案する。
デザインサイエンスリサーチに基づくこの研究は、アーキテクチャフレームワークによる課題を特定することから始まる。
そして,これらの課題を4つのルールから導出し,カテゴリ理論の概念を駆使して定式化する。
本稿では,複雑なシステム,例えばAIを用いた分散システムにおいて,構成的思考がアーキテクチャフレームワークの作成と管理のルールを提供する方法を示す。
論文の目的は、aiシステムに特有の視点やアーキテクチャモデルを提供することではなく、既存の、あるいは新しく作成された視点で一貫したフレームワークを構築する方法に関する数学的定式化に基づくガイドラインを提供することである。
このアプローチを実践し、テストするために、特定および定式化されたルールを適用して、ケーススタディの形式で、EU Horizon 2020プロジェクトの‘Very efficient Deep Learning in the IoT’(VEDL IoT)のアーキテクチャフレームワークを導出する。
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