Freestyle Learning – Das mediendidaktische Konzept

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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

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

Deutsches Register

No abstract

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