論文の概要: CEON: Circular Economy Ontology Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02253v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 13:42:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:32.181053
- Title: CEON: Circular Economy Ontology Network
- Title(参考訳): CEON: 循環経済オントロジーネットワーク
- Authors: Huanyu Li, Els de Vleeschauwer, Robin Keskisärkkä, Mikael Lindecrantz, Mina Abd Nikooie Pour, Ying Li, Ben De Meester, Patrick Lambrix, Eva Blomqvist,
- Abstract要約: 循環経済オントロジーネットワーク(CEON)は、循環経済領域における知識表現のギャップを埋めることを目的としている。
建設、エレクトロニクス、繊維分野にまたがる産業間データドキュメンテーションのシナリオを通じて、CEONを実演します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9867252668751068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Increasing the circularity of resource use in our society has been recognized as a path to sustainability, i.e., transitioning into a more circular economy. There are many different circular strategies to do so, such as reusing products and components, refurbishing and remanufacturing used products, or recycling left-over or used materials. To enable these strategies, it is necessary to share information at the infrastructure level and to communicate between industry sectors along the product life cycle. Enabling semantic interoperability in this information sharing and communication is therefore a key to increasing circularity. However, knowledge representation for the circular economy (CE) domain, which involves many relevant industry sectors related to product life cycles, remains challenging. To bridge this gap, we developed the Circular Economy Ontology Network (CEON) within the Onto-DESIDE project. This ontology network aims to fill gaps in CE by defining cross-sectorial concepts and to enable semantics-aware data documentation. We demonstrate CEON through cross-industry data documentation scenarios spanning construction, electronics, and textile sectors.
- Abstract(参考訳): 我々の社会における資源利用の循環性の増加は、持続可能性への道、すなわちより循環的な経済への転換として認識されている。
製品や部品の再利用、中古品の改造・再製造、廃品や中古品のリサイクルなど、様々な循環戦略がある。
これらの戦略を実現するには、インフラレベルで情報を共有し、製品ライフサイクルに沿って産業セクター間でコミュニケーションする必要がある。
したがって、情報共有とコミュニケーションにおけるセマンティック相互運用性の実現は、円度の増大の鍵となる。
しかし、製品ライフサイクルに関連する多くの関連産業部門を含む循環経済(CE)分野の知識表現は依然として困難である。
このギャップを埋めるため,我々はonto-DESIDEプロジェクトの中でCircular Economic Ontology Network(CEON)を開発した。
このオントロジーネットワークは、横断的な概念を定義してCEのギャップを埋めることと、セマンティックスを意識したデータドキュメンテーションを可能にすることを目的としている。
建設、エレクトロニクス、繊維分野にまたがる産業間データドキュメンテーションのシナリオを通じて、CEONを実演します。
関連論文リスト
- A Sustainable AI Economy Needs Data Deals That Work for Generators [56.949279542190084]
機械学習のバリューチェーンは、経済的なデータ処理の不平等のため、構造的に持続不可能である、と我々は主張する。
73の公開データ取引を分析し、アグリゲータに価値の大部分が蓄積されていることを示す。
参加者全員に利益をもたらす最小市場を実現するために、等価なData-Value Exchange Frameworkを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-15T01:05:48Z) - From product to system network challenges in system of systems lifecycle management [0.46885140351436005]
この集団貢献は, 技術の現状を分類し, SoSライフサイクル管理の実践的枠組みを提案する。
我々は,(1)参照アーキテクチャとデータモデル,(2)ツールサイロではなくエンドツーエンド構成の主権,(3)明確なレビューゲートを備えたキュレートされたモデル,(4)時間,品質,コスト,持続可能性に沿った測定可能な価値貢献の4つの原則を識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-31T05:36:35Z) - Token Communications: A Large Model-Driven Framework for Cross-modal Context-aware Semantic Communications [78.80966346820553]
我々は、生成意味コミュニケーション(GenSC)において、クロスモーダルなコンテキスト情報を活用するための大規模なモデル駆動フレームワークであるトークン通信(TokCom)を紹介する。
本稿では,GFM/MLLMをベースとしたトークン処理をセマンティック通信システムに組み込む方法について検討し,将来無線ネットワークの様々な層において効率的なTokComを実現する上での鍵となる原則について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T18:14:18Z) - Demonstrating Data-to-Knowledge Pipelines for Connecting Production Sites in the World Wide Lab [4.559295895143959]
我々は,デジタルシャドウネットワーク上に構築されたユニバーサルなコンセプトビルディングとして,生産のためのデータ-知識パイプラインを提案する(デジタルツインを増強する概念)。
既存のインフラを基盤として,1)異なる組織内の複数の類似しているが独立したロボットの軌跡データと,2)データレイクハウスにおけるユースケースをキャプチャし,意味的に注釈付けする概念実証と,2) ロボット制御のための逆動的基礎モデルをトレーニングするためのマッチングデータを動的にクエリする独立プロセスを示す。
この記事では、このアプローチの課題とメリット、そして研究の展望として、Data-to-KnowledgeパイプラインがWorld Wide Labにおける効率向上と産業のスケーラビリティにどのように貢献するかについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T14:36:51Z) - Virtual Mines -- Component-level recycling of printed circuit boards using deep learning [4.849820402342814]
仮想鉱山」という概念は、生物の終末品から興味深い原料を効率よく回収する生産サイクルを指す。
本稿では, 回路基板を部品レベルでリサイクルする深層学習モデルに基づくパイプラインについて述べる。
ローカルに開発されたデータセットの結果を分析するために、事前トレーニングされたYOLOv5モデルが使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T22:29:30Z) - Entity-Graph Enhanced Cross-Modal Pretraining for Instance-level Product
Retrieval [152.3504607706575]
本研究の目的は, 細粒度製品カテゴリを対象とした, 弱制御型マルチモーダル・インスタンスレベルの製品検索である。
まず、Product1Mデータセットをコントリビュートし、2つの実際のインスタンスレベルの検索タスクを定義します。
我々は、マルチモーダルデータから重要な概念情報を組み込むことができるより効果的なクロスモーダルモデルを訓練するために活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T15:40:45Z) - Machine Learning and Artificial Intelligence in Circular Economy: A
Bibliometric Analysis and Systematic Literature Review [0.0]
循環経済(CE)は、設計段階で材料から最も高い価値を出し、再利用、リサイクル、再製造によって製品ライフサイクルのループを完成させることを目的としている。
本研究では,CEにおける応用AI技術の採用と統合について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-01T07:05:13Z) - CycleSegNet: Object Co-segmentation with Cycle Refinement and Region
Correspondence [44.811987693952965]
cyclesegnetは共同セグメンテーションタスクのための新しいフレームワークである。
提案手法は既存のネットワークを著しく上回り,新しい最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-05T01:35:19Z)
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。