論文の概要: A Formal Model for Artificial Intelligence Applications in Automation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03183v1
- Date: Wed, 3 Jul 2024 15:05:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 13:46:50.799070
- Title: A Formal Model for Artificial Intelligence Applications in Automation Systems
- Title（参考訳）: 自動化システムにおける人工知能応用の形式モデル
- Authors: Marvin Schieseck, Philip Topalis, Lasse Reinpold, Felix Gehlhoff, Alexander Fay,
- Abstract要約: 本稿では,自動化システムにおけるAIアプリケーションの明確かつ構造化されたドキュメンテーションを提供するために,標準を用いた形式モデルを提案する。
自動化システム(AIAS)における人工知能の情報モデルは、設計パターンを利用して、自動化システムとAIソフトウェアの様々な側面をマッピングし、リンクする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.19948826527649
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) into automation systems has the potential to enhance efficiency and to address currently unsolved existing technical challenges. However, the industry-wide adoption of AI is hindered by the lack of standardized documentation for the complex compositions of automation systems, AI software, production hardware, and their interdependencies. This paper proposes a formal model using standards and ontologies to provide clear and structured documentation of AI applications in automation systems. The proposed information model for artificial intelligence in automation systems (AIAS) utilizes ontology design patterns to map and link various aspects of automation systems and AI software. Validated through a practical example, the model demonstrates its effectiveness in improving documentation practices and aiding the sustainable implementation of AI in industrial settings.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の自動化システムへの統合は、効率性を高め、現在未解決の既存の技術的課題に対処する可能性がある。
しかし、業界全体のAIの採用は、自動化システム、AIソフトウェア、プロダクションハードウェア、およびそれらの相互依存関係の複雑な構成に関する標準化されたドキュメントの欠如によって妨げられている。
本稿では,自動化システムにおけるAIアプリケーションの明確かつ構造化されたドキュメンテーションを提供するために,標準とオントロジーを用いた形式モデルを提案する。
自動化システム(AIAS)における人工知能の情報モデルは、オントロジー設計パターンを使用して、自動化システムとAIソフトウェアの様々な側面をマッピングしリンクする。
実例を通じて検証されたこのモデルは、ドキュメントのプラクティスを改善し、産業環境におけるAIの持続可能な実装を支援する上で、その効果を実証する。
関連論文リスト
- Next-Gen Software Engineering: AI-Assisted Big Models [0.0]
本稿では,ソフトウェア工学におけるモデルとAIの合成を容易にすることを目的とする。
本稿では,AI支援ソフトウェア工学の現状について概説する。
SEにおけるAI支援ビッグデータのビジョンは、両方のアプローチに固有のアドバンテージを活用することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T16:49:57Z) - Human-Centered Automation [0.3626013617212666]
この論文は、自動化システムの設計と開発におけるユーザニーズと嗜好を優先するHCA(Human-Centered Automation)の新たな領域について論じている。
本稿は、既存の自動化アプローチの限界、AIとRPAの統合の課題、生産性、イノベーション、そしてこれらの技術へのアクセスを民主化するための人間中心の自動化の利点について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T22:12:28Z) - Adaptation of XAI to Auto-tuning for Numerical Libraries [0.0]
説明可能なAI(XAI)技術は、AIモデル開発の合理化と、ユーザへのAI出力の説明の負担軽減を目的として、注目を集めている。
本研究は,2つの異なるプロセスに統合されたAIモデルのXAIに着目し,数値計算を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:00:56Z) - Towards a general framework for improving the performance of classifiers using XAI methods [0.0]
本稿では,XAI手法を用いた事前学習型ディープラーニング(DL)分類器の性能向上のためのフレームワークを提案する。
オートエンコーダベースおよびエンコーダデコーダベースと呼び、それらの重要な側面について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T15:04:20Z) - Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.76251195257306]
製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。
セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T10:37:34Z) - A Graphical Modeling Language for Artificial Intelligence Applications
in Automation Systems [69.50862982117127]
学際的なグラフィカルモデリング言語で、すべての分野に理解可能なシステムとして、AIアプリケーションのモデリングを可能にすることは、まだ存在しない。
本稿では,システムレベルでの自動化システムにおけるAIアプリケーションの一貫した,理解可能なモデリングを可能にするグラフィカルモデリング言語を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T12:06:41Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z) - Validate and Enable Machine Learning in Industrial AI [47.20869253934116]
産業用AIは、より効率的な将来の産業用制御システムを約束する。
Petuum Optimumシステムは、AIモデルの作成とテストの課題を示す例として使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-30T20:33:05Z) - 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)
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。