Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

Die Verwendung von technisch kognitiven Systemen, welche den Menschen bei der Ausführung von alltäglichen Aufgaben unterstützen, nimmt über die letzten Jahre stetig zu. Häufig müssen solche Systeme in der Lage sein, eine für ihre Aufgaben relevante Umgebung sensorisch erfassen und verarbeiten zu können. Zu diesem Zweck können sog. Umweltmodelle eingesetzt werden, deren Aufgabe eine konsistente Integration, Verwaltung und Bereitstellung erfasster Umgebungsinformationen ist. Ein Beispiel eines solchen Umweltmodells ist das sog. objektorientierte Umweltmodell, welches nach probabilistischen Prinzipien operiert und schritthaltend den Zustand einer beobachteten Umgebung darstellt. Diese sensorbasierte Beschreibung wird dabei durch ein semantisches Domänenmodell ergänzt, in welchem als Hintergrundwissen relevante Typen von Entitäten der Umgebung modelliert werden. Derartige Domänenmodelle werden im Allgemeinen zur Entwurfszeit eines Systems von Wissensingenieuren manuell erstellt. Sie beschreiben somit immer nur einen abgeschlossenen Teil einer Anwendungsdomäne. In dieser Arbeit wird nun der Fall betrachtet, dass ein solch abgeschlossenes Domänenmodell für die Umweltmodellierung nicht mehr ausreichend ist und dynamisch erweitert werden muss. Dabei wird von einer offenen Welt ausgegangen, d. h. einer Umgebung, in welcher auch nicht im Domänenmodell beschriebene Entitäten beobachtet werden können. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit der Ansatz einer adaptiven Umweltmodellierung definiert, welcher es einem Umweltmodell ermöglicht, dynamisch auf unvorhergesehene Entitäten reagieren zu können. In diesem Ansatz können Wissensmodelle adaptiv durch das Erlernen neuer Konzepte erweitert werden. Um eine adaptive Umweltmodellierung zu ermöglichen, werden in dieser Arbeit unterschiedliche Aspekte und Methoden der probabilistischen Informationsverarbeitung im objektorientierten Umweltmodell angepasst und erweitert. Als Grundlage zur Repräsentation von neu gelernten Konzepten werden zunächst ein formales Metamodell und eine Kern-Ontologie definiert, welche die strukturierte Erweiterung eines Domänenmodells durch das Erlernen neuer Konzepte ermöglichen. Dabei muss im Besonderen die probabilistische Informationsrepräsentation des Umweltmodells beachtet werden, die eine Erweiterung von logisch orientierten Repräsentationsansätzen notwendig macht. Weiterhin wird ein probabilistischer Klassifikationsansatz vorgeschlagen, welcher beobachteten Entitäten ihre im Domänenmodell modellierten Typen unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zuordnet. Dieser Ansatz kann ebenfalls bei der Erkennung von unvorhergesehenen Entitäten genutzt werden. Als Hauptbeitrag dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Verwaltung und Erweiterung von Domänenmodellen präsentiert. Eine solche Erweiterung soll dabei nach Prinzipien wie der Bedarfsgerechtigkeit und Relevanz von Modellanpassungen erfolgen. Um den Bedarf einer Modellanpassung in einem Umweltmodell feststellen zu können, werden in dieser Arbeit Bewertungsmaße definiert, welche zur Quantifizierung der Modellgüte in Bezug auf die beobachtete Umgebung dienen. Diesen Bewertungsmaßen liegt ein Ansatz auf Basis des Prinzips der minimalen Beschreibungslänge zu Grunde. Unter Verwendung dieser Bewertungsmaße wird anschließend ein algorithmisches Regelungsschema definiert, welches die bedarfsgetriebene Anpassung eines Domänenmodells an relevante unvorhergesehene Entitäten erlaubt. Dazu werden weitere Bewertungsmaße definiert, welche die Detektion, Relevanzbewertung und Gruppierung solcher Entitäten ermöglichen. Auf Basis einer relevanten Gruppe von Entitäten, die einen spezifischen, bisher nicht modellierten Typ repräsentiert, kann dann eine Modellanpassung erfolgen. Als ein weiterer Beitrag wird daher ein Ansatz zum Lernen und Generalisieren von probabilistischen Konzeptdefinitionen vorgeschlagen. Abschließend erfolgt eine Evaluation der vorgeschlagenen Ansätze und Bewertungsmaße als Nachweis ihrer grundsätzlichen Anwendbarkeit an einem abstrahierten Anwendungsszenario der humanoiden Robotik für eine Haushaltsumgebung. Insgesamt beschreibt diese Arbeit somit einen ersten, aber grundlegenden Schritt in Richtung einer adaptiven Umweltmodellierung

Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

In this work, an approach for adaptive world modeling is proposed. World models for cognitive systems often employ predefined domain models, which may become insufficient when encountering unforeseen entities. The presented approach addresses an adaptive extension of such domain models, considering the relevance of proposed model adaptations. As a basis, a quantitative model evaluation is devised, rating the ability of a domain model to represent the currently observed environment state

Informationsbeschaffung aus digitalen Textressourcen - Domänenadaptive Verfahren zur Strukturierung heterogener Textdokumente

In der heutigen Informationsgesellschaft sind Personen häufig mit der sogenannten Informationsüberflutung konfrontiert. Dies bedeutet, dass es aufgrund der enormen Menge insbesondere digital verfügbarer textueller Ressourcen zu einer Überforderung bei der Identifikation relevanter Informationen kommen kann. Bislang ist eine Unterstützung bei dieser Aufgabe vorrangig über Volltextsuchen in Textsammlungen möglich, die jedoch keine komplexen Suchanfragen mit Beschreibung unterschiedlicher Aspekte der Suchanfrage erlauben. Werkzeuge zur elaborierten Suche, welche es erlauben, einzelne Aspekte der zu suchenden Information zu beschreiben, existieren nur in spezifischen Domänen. Ein wesentlicher Grund hierfür ist, dass die zu durchsuchenden digitalen Textressourcen meist in unstrukturierter Form vorliegen. Damit ist kein einheitlicher, gezielter Zugriff auf spezifische Informationen innerhalb der Dokumente möglich, welcher die Realisierung solcher Werkzeuge vereinfachen würde. Strukturierte Repräsentationen der Dokumente, in denen die Bedeutung einzelner Textfragmente für die in den Dokumenten beschriebenen Entitäten zu erkennen ist, würden diesen Zugriff ermöglichen. Im Rahmen dieser Dissertation wird untersucht, mit welchen Verfahren textuelle Dokumente automatisiert in eine strukturierte Repräsentation überführt werden können. Existierende Ansätze mit gleicher oder ähnlicher Zielsetzung sind meist für spezifische Anwendungsdomänen entwickelt und lassen sich nur schwer in andere Domänen übertragen. Bei Einsatz in neuen Domänen müssen bislang somit vollständig neue Ansätze zur Strukturierung entworfen werden oder zur Übertragung von Ansätzen ein großer manueller Aufwand erbracht werden. Daraus resultiert die Notwendigkeit, domänenadaptive Verfahren zur Strukturierung von Textressourcen zu entwickeln. Dem steht als wesentliche Herausforderung die Heterogenität von Anwendungsdomänen hinsichtlich verschiedener Kriterien wie verwendeter Dokumentenformate, vorherrschender Textlänge und domänenspezifischer Terminologie entgegen. Die Untersuchung von fünf ausgewählten heterogenen Anwendungsdomänen zeigte, dass bestimmte Typen von Informationen domänenübergreifend von Relevanz sind. Daher wurden für drei dieser Typen Verfahren konzipiert, welche Informationen dieser Typen in heterogenen Dokumenten identifizieren können. Hierbei wurde sichergestellt, dass für die erstmalige Anwendung der Verfahren in einer spezifischen Domäne möglichst wenig manueller Aufwand erforderlich ist, um die Anforderung der Domänenadaptivität der Verfahren zu berücksichtigen. Zur Reduktion des manuellen Aufwands wurden Techniken des maschinellen Lernens, wie der Ansatz des Active Learning, sowie existierende, frei verfügbare Wissensbasen verwendet. Die konzipierten Verfahren wurden implementiert und unter Verwendung von Textkorpora aus den zuvor analysierten Domänen evaluiert. Dabei konnte gezeigt werden, dass die Identifikation von Informationen dieser drei Typen mit hoher Güte möglich ist und gleichzeitig eine gute Domänenadaptivität erreicht wird. Weiterhin wurden unabhängige Verfahren zur Identifikation von Informationen der einzelnen Typen kombiniert, um eine Strukturierung kompletter Dokumente durchführen zu können. Dieses Konzept wurde in einer Fallstudie für eine der Anwendungsdomänen implementiert und unter Verwendung eines Textkorpus aus dieser Domäne evaluiert. Die Resultate bestätigen, dass eine Strukturierung mittels Kombination der Verfahren zur Identifikation der Informationen der einzelnen Typen erreicht werden kann. Unter Verwendung der in dieser Dissertation vorgestellten domänenadaptiven Verfahren lassen sich strukturierte Repräsentationen aus unstrukturierten digitalen Textressourcen erstellen, die die vereinfachte Realisierung von Werkzeugen zur Informationsbeschaffung ermöglichen. Die daraus resultierenden Möglichkeiten für elaborierte Werkzeuge zur Informationsbeschaffung reduzieren die Überforderung der Nutzer bei der Identifikation relevanter Informationen

Benutzermodellierung für benutzerspezifische Plangenerierung und -präsentation

Der Rat eines Hilfesystems kann nur sinnvoll sein, wenn der Ratsuchende diesen auch ausführen und so seine Ziele erreichen kann. Die individuellen Möglichkeiten zu handeln können für verschiedene Benutzer eines solchen Systems unterschiedlich sein und damit über den Wert eines Ratschlags entscheiden. Dennoch berücksichtigen bisherige Hilfesysteme dies bei der Erzeugung eines Rates nicht. Dieses Buch stellt ein Konzept vor, wie die Handlungsmöglichkeiten eines Benutzers bei der Erzeugung und der Präsentation eines Rates berücksichtigt werden können. Es wird ein Modell der Handlungsmöglichkeiten und Kenntnisse eines Benutzers entwickelt, das in den Rahmen logikbasierter Benutzermodellierung eingebettet ist. Beide Teile des Modells werden in gleicher Weise repräsentiert, aber dennoch strikt voneinander abgegrenzt. Ein Beispiel mit verschiedenen (gedachten) Benutzern zeigt sowohl das Zusammenspiel der Komponenten bei der Erzeugung und Präsentation eines angepaßten Rates als auch eine Möglichkeit, wie ein solches Benutzermodell mit Inhalt gefüllt werden kann. Eine Übersicht der Terminologie, Repräsentation und Verwendung der Begriffe 'Handeln' und 'Planen' mit ihrem Umfeld in benachbarten Forschungsbereichen sowie eine Skizzierung von Anwendungsmöglichkeiten in der Planerkennung, in allgemeinen Dialogsystemen und zur Fehlerdiagnose runden die Arbeit ab

Modellbasierter Ansatz zur probabilistischen Interpretation von Fahrsituationen

Diese Arbeit stellt ein methodisches Konzept vor, welches eine probabilistische Interpretation von Fahrsituationen auf Basis der Objekte im Fahrzeugumfeld ermöglicht. Wissen über Fahrsituationen wird in einer formalen Repräsentation abgelegt. Abhängig von den gemessenen Objektinformationen der Umfeldsensorik wird daraus ein graphisches Modell erzeugt. Aus diesem werden durch Inferenz Schlüsse über die Fahrsituation gezogen. Das Konzept wurde in Experimenten und realen Situationen erprobt

Wissensintegration von generischem und fallbasiertem Wissen, uniforme Repräsentation, Verwendung relationaler Datenbanksysteme sowie Problemlösen mit Concept Based und Case Based Reasoning sowie Bayesschen Netzen in medizinischen wissensbasierten Systemen

Ein wissensbasiertes System soll den Mediziner im Rahmen der Diagnosestellung unterstützen, indem relevante Informationen bereitgestellt werden. Aus komplexen Symptomkonstellationen soll eine zuverlässige Diagnose und damit verbundene medizinische Maßnahmen abgeleitet werden. Grundlage dafür bildet das im System adäquat repräsentierte Wissen, das effizient verarbeitet wird. Dieses Wissen ist in der medizinischen Domäne sehr heterogen und häufig nicht gut strukturiert. In der Arbeit wird eine Methodik entwickelt, die die begriffliche Erfassung und Strukturierung der Anwendungsdomäne über Begriffe, Begriffshierarchien, multiaxiale Komposition von Begriffen sowie Konzeptdeklarationen ermöglicht. Komplexe Begriffe können so vollständig, eindeutig und praxisrelevant abgebildet werden. Darüber hinaus werden mit der zugrunde liegenden Repräsentation Dialogsysteme, fallbasierte und generische Problemlösungsmethoden sowie ihr Zusammenspiel mit relationalen Datenbanken in einem System vorgestellt. Dies ist vor allem im medizinischen Diskursbereich von Bedeutung, da zur Problemlösung generisches Wissen (Lehrbuchwissen) und Erfahrungswissen (behandelte Fälle) notwendig ist. Die Wissensbestände können auf relationalen Datenbanken uniform gespeichert werden. Um das vorliegende Wissen effizient verarbeiten zu können, wird eine Methode zur semantischen Indizierung vorgestellt und deren Anwendung im Bereich der Wissensrepräsentation beschrieben. Ausgangspunkt der semantischen Indizierung ist das durch Konzepthierarchien repräsentierte Wissen. Ziel ist es, den Knoten (Konzepten) Schlüssel zuzuordnen, die hierarchisch geordnet und syntaktisch sowie semantisch korrekt sind. Mit dem Indizierungsalgorithmus werden die Schlüssel so berechnet, dass die Konzepte mit den spezifischeren Konzepten unifizierbar sind und nur semantisch korrekte Konzepte zur Wissensbasis hinzugefügt werden dürfen. Die Korrektheit und Vollständigkeit des Indizierungsalgorithmus wird bewiesen. Zur Wissensverarbeitung wird ein integrativer Ansatz der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning vorgestellt. Concept Based Reasoning kann für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generisches Wissen verwendet werden. Mit Hilfe von Case Based Reasoning kann Erfahrungswissen von Patientenfällen verarbeitet werden. Weiterhin werden zwei neue Ähnlichkeitsmaße (Kompromissmengen für Ähnlichkeitsmaße und multiaxiale Ähnlichkeit) für das Retrieval ähnlicher Patientenfälle entwickelt, die den semantischen Kontext adäquat berücksichtigen. Einem ausschließlichen deterministischen konzeptbasiertem Schließen sind im medizinischen Diskursbereich Grenzen gesetzt. Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit werden Bayessche Netze untersucht. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach deren Wahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification featuresA knowledge-based system is designed to support the medical professionals in the diagnostic process by providing relevant information. A reliable diagnosis and associated medical measures are to be derived from complex symptom constellations. It is based on the knowledge adequately represented in the system, which is processed efficiently. This knowledge is very heterogeneous in the medical domain and often not well structured. In this work, a methodology is developed that enables the conceptual capture and structuring of the application domain via concepts, conecpt hierarchies, multiaxial composition of concepts as well as concept declarations. Complex concepts can thus be mapped completely, clearly and with practical relevance. Furthermore, the underlying representation introduces dialogue systems, \acrlong{abk:CBR} and generic problem solving methods as well as their interaction with relational databases in one system. This is particularly important in the field of medical discourse, since generic knowledge (textbook knowledge) and experiential knowledge (treated cases) are necessary for problem solving. The knowledge can be stored uniformly on relational databases. In order to be able to process the available knowledge efficiently, a method for semantic indexing is presented and its application in the field of knowledge representation is described. The starting point of semantic indexing is the knowledge represented by concept hierarchies. The goal is to assign keys to the nodes (concepts) that are hierarchically ordered and syntactically and semantically correct. With the indexing algorithm, the keys are calculated in such a way that the concepts are unifiable with the more specific concepts and only semantically correct concepts may be added to the knowledge base. The correctness and completeness of the indexing algorithm is proven. An integrative approach of the problem-solving methods of Concept Based and \acrlong{abk:CBR} is presented for knowledge processing. Concept Based Reasoning can be used for diagnosis, therapy and medication recommendation and evaluation via generic knowledge. Case Based Reasoning can be used to process experiential knowledge of patient cases. Furthermore, two new similarity measures (compromise sets for similarity measures and multiaxial similarity) are developed for the retrieval of similar patient cases that adequately consider the semantic context. There are limits to an exclusively deterministic Concept Based Reasoning in the medical domain. For diagnostic inference under uncertainty, vagueness and incompleteness Bayesian networks are investigated. The method is based on an adequate uniform representation of the necessary knowledge. Thus, the valid general concepts can be issued according to their probability. To this end, various inference mechanisms are introduced and subsequently evaluated within the context of a developed prototype. Tests are employed to assess the classification of diagnoses by the network.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification feature

Semantische Modellierung und Reasoning für Kontextinformationen in Infrastrukturnetzen

Infrastrukturen wie Verkehrs- und Energienetze bilden das Rückgrat unserer Gesellschaft und Wirtschaft. Präzises Wissen über den aktuellen technischen Zustand der Infrastrukturkomponenten gilt als Grundvoraussetzung zur Befriedigung des ständig wachsenden Kapazitätsbedarfs und zur Erhöhung der Kosteneffizienz, insbesondere bei der Instandhaltung. Zwar liefern Fernüberwachungssysteme verschiedener Organisationen bereits heute unterschiedlichste Statusinformationen. Es fehlt jedoch ein generischer Ansatz zur integrierten Auswertung dieser Daten, um komplexe Gesamtzustände der Infrastrukturkomponenten abzuleiten. Diese Arbeit versteht die Zustandsüberwachung für Infrastrukturnetze als ein kontextsensitives System im Sinne der Ambient Intelligence (Umgebungsintelligenz): Fernüberwachungssysteme liefern Kontextinformationen}, und anstelle der Situation einer Entität soll damit der Zustand eines Überwachungsobjekts ermittelt werden. Da sich hierfür bei kontextsensitiven Systemen wissensbasierte Ansätze bewährt haben, überträgt diese Arbeit einen solchen Ansatz auf die Zustandsüberwachung in Infrastrukturnetzen. Damit sollen generische Verfahren sowohl zur Integration als auch zur Auswertung (Reasoning) von Kontextinformationen in Infrastrukturnetzen konzipiert und umgesetzt werden. Eine Analyse von Schienen- und Stromnetzen identifiziert als Anforderungen unter anderem die Interoperabilität der Kontextinformationen zwischen Systemen und Betreibern sowie die Möglichkeit, auch komplexe Zustände ableiten zu können. Die Standards des Semantic Web auf Basis der Beschreibungslogik SHIN bieten hierfür eine attraktive Grundlage und gewährleisten sowohl die Umsetzbarkeit als auch die Zukunftstüchtigkeit. Für die automatisierte Auswertung (Reasoning) müssen die Besonderheiten von Infrastrukturnetzen berücksichtigt werden: Einerseits fallen Kontextinformationen von Überwachungssystemen räumlich verteilt und bei verschiedenen Organisationen an. Deshalb werden Verfahren entwickelt, die konjunktive Anfragen auch bei verteilten Wissensbasen korrekt und vollständig beantworten. Dies wird theoretisch gezeigt und praktisch evaluiert. Andererseits müssen topologiebezogene Anfragen beantwortet werden, wie die Suche nach optimalen Pfaden und k-nächsten Nachbarn. Dazu wird eine hierarchische Modellierung des Infrastrukturnetzes entwickelt. Ein generisches Konzept ermöglicht es, damit verschiedene Verfahren für topologiebezogene Anfragen umzusetzen. Zur praktischen Umsetzung dieser Konzepte in einem Zustandsüberwachungssystem wird eine geschichtete Systemarchitektur spezifiziert. Ein Fallbeispiel aus dem europäischen Schienenverkehr zeigt ihre Realisierung: Mehrere Organisationen stellen unter anderem Achslast-, Gleisgeometrie- und Schienenprofilmessungen als Kontextinformationen zur Verfügung. Unabhängig von deren Verteilung über ganz Europa werten die entwickelten Reasoningverfahren die Semantik der Systemontologie aus und demonstrieren so die zustandsorientierte Wartung des Schienennetzes

Relevanzbasierte Informationsbeschaffung für die informierte Entscheidungsfindung intelligenter Agenten

This dissertation introduces relevance-based information acquisition for intelligent software agents based on Howard s information value theory and decision networks. Active information acquisition is crucial in domains with partial observability in order to establish situation awareness of autonomous systems for deliberate decisions. The new semi-myopic approach addresses the complexity challenge of decision-theoretic relevance computation by reducing the set of variables to be evaluated in the first place. Links in a decision network encode stochastic dependencies of variables. Through utility dependency analysis using Pearl s d-separation criterion, the set of relevant variables can be efficiently reduced to a proven minimum without actually computing information value. In addition to an implementation with detailed runtime performance analysis, the applicability of the approach is shown in the domain of intelligent logistics control