論文の概要: Toward a Mapping of Capability and Skill Models using Asset Administration Shells and Ontologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00827v2
- Date: Sun, 28 Apr 2024 09:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 01:24:18.952418
- Title: Toward a Mapping of Capability and Skill Models using Asset Administration Shells and Ontologies
- Title(参考訳): 資産管理シェルとオントロジーを用いた能力・技能モデルのマッピングに向けて
- Authors: Luis Miguel Vieira da Silva, Aljosha Köcher, Milapji Singh Gill, Marco Weiss, Alexander Fay,
- Abstract要約: 現在、モデリング機能とスキルには2つの非互換なアプローチがあります。
この2つの非互換なモデリング手法を結合する研究が進行中である。
本稿では,AASサブモデルと能力,スキルの双方向マッピングの概念を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.298446203463705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to react efficiently to changes in production, resources and their functions must be integrated into plants in accordance with the plug and produce principle. In this context, research on so-called capabilities and skills has shown promise. However, there are currently two incompatible approaches to modeling capabilities and skills. On the one hand, formal descriptions using ontologies have been developed. On the other hand, there are efforts to standardize submodels of the Asset Administration Shell (AAS) for this purpose. In this paper, we present ongoing research to connect these two incompatible modeling approaches. Both models are analyzed to identify comparable as well as dissimilar model elements. Subsequently, we present a concept for a bidirectional mapping between AAS submodels and a capability and skill ontology. For this purpose, two unidirectional, declarative mappings are applied that implement transformations from one modeling approach to the other - and vice versa.
- Abstract(参考訳): 生産の変化に効率よく反応するためには、資源とその機能をプラグに従って植物に統合し、原理を創出しなければならない。
この文脈では、いわゆる能力と技能の研究は有望であることが示されている。
しかしながら、モデリング機能とスキルには2つの非互換なアプローチがある。
一方、オントロジーを用いた公式な記述が開発されている。
一方、この目的のために、アセット管理シェル(AAS)のサブモデルを標準化する取り組みがある。
本稿では,これら2つの非互換なモデリング手法を結合する研究を継続する。
どちらのモデルも、類似したモデル要素を識別するために分析される。
次に,AASサブモデルと能力オントロジーの双方向マッピングの概念を提案する。
この目的のために、あるモデリングアプローチから別のモデリングアプローチへの変換を実装する2つの一方向の宣言的マッピングが適用されます。
関連論文リスト
- Learnable & Interpretable Model Combination in Dynamic Systems Modeling [0.0]
我々は、通常、どのモデルが組み合わされるかについて議論し、様々な混合方程式に基づくモデルを表現することができるモデルインターフェースを提案する。
本稿では,2つの組み合わせモデル間の汎用的な接続を,容易に解釈可能な方法で記述できる新しいワイルドカードトポロジーを提案する。
本稿では、2つのモデル間の異なる接続トポロジを学習し、解釈し、比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T11:17:11Z) - MergeNet: Knowledge Migration across Heterogeneous Models, Tasks, and Modalities [72.68829963458408]
異種モデルのパラメータ空間のギャップを埋めることを学ぶMergeNetを提案する。
MergeNetの中核となるメカニズムはパラメータアダプタにあり、ソースモデルの低ランクパラメータをクエリすることで動作する。
MergeNetは両方のモデルと共に学習され、我々のフレームワークは、現在のステージに関する知識を動的に転送し、適応することができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-20T08:34:39Z) - Have You Merged My Model? On The Robustness of Large Language Model IP Protection Methods Against Model Merging [25.327483618051378]
モデルマージシナリオにおけるIP保護手法の堅牢性に関する最初の研究を行う。
我々は、量子化ウォーターマーキングと命令フィンガープリントの2つの最先端IP保護技術について検討する。
実験結果から,現在のLarge Language Model (LLM) の透かし技術はマージモデルでは生き残れないが,モデルフィンガープリント技術では生き残ることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T04:30:33Z) - Leveraging Model-based Trees as Interpretable Surrogate Models for Model
Distillation [3.5437916561263694]
代理モデルは、複雑で強力なブラックボックス機械学習モデルを振り返りに解釈する上で重要な役割を果たす。
本稿では,決定規則により特徴空間を解釈可能な領域に分割する代理モデルとしてモデルベースツリーを用いることに焦点を当てる。
4つのモデルベースツリーアルゴリズム(SLIM, GUIDE, MOB, CTree)を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T19:06:52Z) - Understanding Parameter Sharing in Transformers [53.75988363281843]
トランスフォーマーに関するこれまでの研究は、異なるレイヤでパラメータを共有することに集中しており、モデルの深さを増大させることで、限られたパラメータを持つモデルの性能を向上させることができる。
このアプローチの成功は, モデル複雑性の増加により, ごく一部に過ぎず, 収束性の向上に大きく寄与することを示す。
8つの機械翻訳タスクの実験結果から,パラメータ共有モデルのモデル複雑性を半分に抑えて,我々のモデルが競合性能を達成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T10:48:59Z) - Quality Diversity Evolutionary Learning of Decision Trees [4.447467536572625]
MAP-Elitesは, モデル複雑性と振る舞いの多様性の両方を捉えた特徴空間上で, ハイブリッドモデルを多様化することができることを示す。
本手法をOpenAI Gymライブラリの2つのよく知られた制御問題に適用し,MAP-Elitesが提案する「照明」パターンについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T13:57:32Z) - Switchable Representation Learning Framework with Self-compatibility [50.48336074436792]
自己整合性(SFSC)を考慮した交換可能な表現学習フレームワークを提案する。
SFSCは1つのトレーニングプロセスを通じて、異なる能力を持つ一連の互換性のあるサブモデルを生成する。
SFSCは評価データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T16:46:32Z) - Beyond Explaining: Opportunities and Challenges of XAI-Based Model
Improvement [75.00655434905417]
説明可能な人工知能(XAI)は、高度に複雑な機械学習(ML)モデルに透明性をもたらす新たな研究分野である。
本稿では,機械学習モデルの諸特性を改善するために,XAIを実用的に応用する手法を概観する。
実験では,モデル一般化能力や推論などの特性を改善する上で,説明がどのように役立つのかを,おもちゃと現実的な設定で実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T15:44:28Z) - Learning Gaussian Graphical Models with Latent Confounders [74.72998362041088]
我々は、グラフィカルモデルにおける推論のための2つの戦略を、潜伏した共同創設者と比較し、対比する。
これら2つのアプローチは、類似した目標を持っているが、それらは共起に関する異なる仮定によって動機付けられている。
これら2つのアプローチの強みを組み合わせた新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T00:53:03Z) - Definitions and Semantic Simulations Based on Object-Oriented Analysis
and Modeling [0.0]
私たちは、モデリングのためにプログラミング言語で実装されたリッチなセマンティクスを使用するために、従来の方法を超えて行くことを提案しました。
本稿では、まず、滝の構造的定義と心肺系の2つの例に対する実行可能なモデルの適用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-31T05:59:02Z)
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。