論文の概要: Skills Composition Framework for Reconfigurable Cyber-Physical Production Modules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13604v1
- Date: Wed, 22 May 2024 12:56:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 00:04:43.830812
- Title: Skills Composition Framework for Reconfigurable Cyber-Physical Production Modules
- Title（参考訳）: 再構成可能なサイバー物理生産モジュールのためのスキル構成フレームワーク
- Authors: Aleksandr Sidorenko, Achim Wagner, Martin Ruskowski,
- Abstract要約: 本稿では、スキルベースの再構成可能なサイバー物理生産モジュールにおけるスキルの構成と実行のためのフレームワークを提案する。
分散ビヘイビアツリー(BT)に基づいており、低レベルのデバイス固有のコードとAIベースのタスク指向フレームワークとの良好な統合を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While the benefits of reconfigurable manufacturing systems (RMS) are well-known, there are still challenges to their development, including, among others, a modular software architecture that enables rapid reconfiguration without much reprogramming effort. Skill-based engineering improves software modularity and increases the reconfiguration potential of RMS. Nevertheless, a skills' composition framework with a focus on frequent and rapid software changes is still missing. The Behavior trees (BTs) framework is a novel approach, which enables intuitive design of modular hierarchical control structures. BTs have been mostly explored from the AI and robotics perspectives, and little work has been done in investigating their potential for composing skills in the manufacturing domain. This paper proposes a framework for skills' composition and execution in skill-based reconfigurable cyber-physical production modules (RCPPMs). It is based on distributed BTs and provides good integration between low-level devices' specific code and AI-based task-oriented frameworks. We have implemented the provided models for the IEC 61499-based distributed automation controllers to show the instantiation of the proposed framework with the specific industrial technology and enable its evaluation by the automation community.
- Abstract（参考訳）: 再構成可能な製造システム(RMS)の利点はよく知られているが、その開発にはまだまだ課題がある。
スキルベースのエンジニアリングは、ソフトウェアのモジュール化を改善し、RMSの再構成可能性を高める。
それでも、頻繁で迅速なソフトウェア変更に焦点を当てたスキル構成フレームワークは、いまだに欠落している。
振舞い木(BT)フレームワークは、モジュラー階層構造を直感的に設計できる新しいアプローチである。
BTは主にAIとロボティクスの観点から研究されており、製造分野における製造スキルの可能性を調査する研究はほとんど行われていない。
本稿では,スキルベースの再構成可能なサイバー物理生産モジュール(RCPPM)におけるスキルの構成と実行のためのフレームワークを提案する。
分散BTをベースとしており、低レベルのデバイス固有のコードとAIベースのタスク指向フレームワークとの良好な統合を提供する。
IEC 61499 をベースとした分散自動化コントローラの提供するモデルを実装し,提案するフレームワークの工業技術によるインスタンス化と,その自動化コミュニティによる評価を実現する。
関連論文リスト
- Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T10:47:10Z) - RO-SVD: A Reconfigurable Hardware Copyright Protection Framework for AIGC Applications [7.368978400783039]
AIコンテンツのためのブロックチェーンベースの著作権トレーサビリティフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、既存のAIアクセラレーションデバイスで簡単に構築できる。
これは、AI生成コンテンツに特化した著作権トレーサビリティを議論し、実装する最初の実用的なハードウェア研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T13:38:57Z) - A Blueprint Architecture of Compound AI Systems for Enterprise [18.109450556443782]
我々は、企業環境で運用する複合AIシステムのための青写真アーキテクチャを、費用対効果と実用性で導入する。
提案したアーキテクチャは,既存の計算とデータインフラストラクチャとのシームレスな統合を目標としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-02T01:16:32Z) - Towards Using Behavior Trees in Industrial Automation Controllers [41.94295877935867]
業界 4.0 パラダイムは、大量カスタマイズとサイバー物理生産システムへの移行を示している。
PLCソフトウェアには柔軟性がなく、低レベルのプログラムと高レベルのタスク指向制御フレームワークが統合されている。
本稿では, PLCプログラムに振舞い木を統合することにより, 産業制御ソフトウェア設計を改善する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:47:36Z) - CARLOS: An Open, Modular, and Scalable Simulation Framework for the Development and Testing of Software for C-ITS [0.0]
CARLOS - C-ITSにおけるソフトウェアの開発とテストのためのオープンでモジュール化されたスケーラブルなシミュレーションフレームワークを提案する。
このフレームワークの中核となるビルディングブロックを提供し、コミュニティによってどのように利用され、拡張されるかを説明します。
本稿では、重要な設計原則を説明し、3つの主要なユースケースを示すことによって、アーキテクチャのモチベーションを高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T10:48:36Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:54:48Z) - Deep Multi-Task Learning for Cooperative NOMA: System Design and
Principles [52.79089414630366]
我々は,近年のディープラーニング(DL)の進歩を反映した,新しいディープ・コラボレーティブなNOMAスキームを開発する。
我々は,システム全体を包括的に最適化できるように,新しいハイブリッドカスケードディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T12:38:37Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z) - Many-Objective Software Remodularization using NSGA-III [17.487053547108516]
NSGA-IIIを用いた多目的探索手法を提案する。
このプロセスは、パッケージの構造を改善し、変更数を最小化し、セマンティクスの一貫性を保ち、変更の歴史を再利用する最適な再モジュール化ソリューションを見つけることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-13T18:34:15Z)
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。