論文の概要: A Scalable and Interoperable Platform for Transforming Building Information with Brick Ontology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16259v1
- Date: Thu, 18 Sep 2025 00:24:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 15:22:21.831323
- Title: A Scalable and Interoperable Platform for Transforming Building Information with Brick Ontology
- Title(参考訳): Brick Ontologyによるビル情報変換のためのスケーラブルで相互運用可能なプラットフォーム
- Authors: Rozita Teymourzadeh, Yuya Nakazawa,
- Abstract要約: 本稿では,自動化構築における一般的な課題に対処するためのプラットフォームを提案する。
提案されたプラットフォーム開発の全体的な目標は、プロセスの半自動化である。
開発プラットフォーム内の履歴データのシームレスでオフラインの統合は、データセキュリティのリスクを最小限にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the digital twin and building information era, many building automation companies searched for scalable methods to extract and analyze different building data, including Internet of Things (IoT) sensors, actuators, layout sections, zones, etc. The necessity for engineers to continuously manage the entire process for each new building creates scalability challenges. Furthermore, because construction information is sensitive, transferring data on vendor platforms via the cloud creates problems. This paper introduces a platform designed to address some of the common challenges in building automation. This is a smart platform designed for the transformation of building information into Brick ontology (Brick 2020) and graph formats. This technology makes it easy to retrieve historical data and converts the building point list into a Brick schema model for use in digital twin applications. The overarching goal of the proposed platform development is semi-automate the process while offering adaptability to various building configurations. This platform uses Brick schema and graph data structure techniques to minimize complexity, offering a semi-automated approach through its use of a tree-based graph structure. Moreover, the integration of Brick ontology creates a common language for interoperability and improves building information management. The seamless and offline integration of historical data within the developed platform minimizes data security risks when handling building information.
- Abstract(参考訳): ディジタルツインとビルディング情報の時代、多くのビル自動化企業は、IoT(Internet of Things)センサー、アクチュエータ、レイアウトセクション、ゾーンなど、さまざまなビルディングデータを抽出し分析するためのスケーラブルな方法を探し求めていた。
エンジニアが新しい建物ごとにプロセス全体を継続的に管理する必要があることは、スケーラビリティの課題を生み出します。
さらに、建設情報はセンシティブであるため、クラウド経由でベンダープラットフォームにデータを転送することは問題が発生する。
本稿では,自動化構築における一般的な課題に対処するためのプラットフォームを提案する。
これは、情報をBrick Ontology(Brick 2020)やグラフフォーマットに変換するために設計された、スマートなプラットフォームである。
この技術は、過去のデータを検索しやすくし、ビルディングポイントリストをデジタルツインアプリケーションで使用するBrickスキーマモデルに変換する。
提案されたプラットフォーム開発の全体的な目標は、プロセスの半自動化と、さまざまなビルディング構成への適応性を提供することである。
このプラットフォームは、Brickスキーマとグラフデータ構造技術を使用して複雑さを最小限に抑え、ツリーベースのグラフ構造を使用して半自動的なアプローチを提供する。
さらに、Brickオントロジーの統合は相互運用性のための共通言語を作成し、情報管理の構築を改善する。
開発プラットフォーム内での履歴データのシームレスかつオフラインの統合は、情報構築時のデータセキュリティリスクを最小限にする。
関連論文リスト
- Semi-Automated Design of Data-Intensive Architectures [49.1574468325115]
本稿では,データ集約型アーキテクチャの開発手法を紹介する。
i) 特定のアプリケーションシナリオに適したアーキテクチャを設計し、(ii) アプリケーションを実装するための具体的なシステムの適切なセットを選択することをアーキテクトに案内します。
私たちが採用している記述言語は、研究者や実践者が提案するデータ集約アーキテクチャの重要な側面を捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-21T16:01:11Z) - Digital Asset Data Lakehouse. The concept based on a blockchain research center [0.0]
本稿では、堅牢でスケーラブルでセキュアなデータ管理プラットフォームへの需要を満たすために設計された、新しいソフトウェアアーキテクチャを紹介する。
我々は、そのコンポーネントやインタラクションを含むアーキテクチャ設計の詳細を説明し、ブロックチェーンデータとデジタル資産の管理における一般的な課題にどのように対処するかを議論する。
この結果から,提案アーキテクチャは分散データ管理の効率性とスケーラビリティを向上するだけでなく,研究領域におけるイノベーションの新たな道を開くことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-20T09:12:39Z) - Multi-dataset synergistic in supervised learning to pre-label structural components in point clouds from shell construction scenes [0.0]
本研究は,建築・工学・建設(AEC)における複雑な構造部品の分断の課題に対処する。
我々は、教師付きトレーニングとカスタム検証データセットを通じてベースラインを確立し、大規模な屋内データセットによるクロスドメイン推論を評価し、転送学習を利用して、最小限の新しいデータでセグメンテーション性能を最大化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-20T16:48:14Z) - Learning to Build by Building Your Own Instructions [56.734927320020496]
LTRONにおける最近提案されたBreak-and-Make問題に対する新しい手法を開発した。
エージェントは、単一の対話的なセッションを使用して、これまで見えなかったLEGOアセンブリを構築することを学ばなければなりません。
オンラインの模倣学習を使ってこれらのモデルをトレーニングし、モデルが自身のミスから学習できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-01T22:39:58Z) - 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) - Serving Deep Learning Model in Relational Databases [70.53282490832189]
リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。
最先端のDL中心アーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。
UDF中心アーキテクチャの可能性は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T06:01:35Z) - Managed Geo-Distributed Feature Store: Architecture and System Design [1.1809647985607934]
企業は機械学習を使って現実世界の問題を解決する。
機能ストアがなければ、さまざまなビジネスグループにまたがるさまざまなチームが、上記のプロセスを独立して維持することになります。
本稿では,管理機能ストアを構成するコアアーキテクチャコンポーネントを抽出し,そのようなシステム構築における設計学習を共有することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T17:51:30Z) - CateCom: a practical data-centric approach to categorization of
computational models [77.34726150561087]
本稿では,物理モデルとデータ駆動型計算モデルのランドスケープを整理する取り組みについて述べる。
オブジェクト指向設計の概念を適用し、オープンソース協調フレームワークの基礎を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-28T02:59:40Z) - A Unified Architecture for Data-Driven Metadata Tagging of Building
Automation Systems [0.0]
本稿では,建物自動化システムデータのポイントタグ付けを自動化するための統一アーキテクチャについて述べる。
本稿では,BASへの接続を通じてアクセス可能なデータを活用することで,ポイントタグ付けのプロセスを自動化するUAを提案する。
提案手法は,それぞれのテストシナリオにおいて,85~90%,70~75パーセントのタグを正しく適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-27T00:35:01Z)
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。