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A Framework to Manage the Complex Organisation of Collaborating: Its Application to Autonomous Systems
In this paper we present an analysis of the complexities of large group
collaboration and its application to develop detailed requirements for
collaboration schema for Autonomous Systems (AS). These requirements flow from
our development of a framework for collaboration that provides a basis for
designing, supporting and managing complex collaborative systems that can be
applied and tested in various real world settings. We present the concepts of
"collaborative flow" and "working as one" as descriptive expressions of what
good collaborative teamwork can be in such scenarios. The paper considers the
application of the framework within different scenarios and discuses the
utility of the framework in modelling and supporting collaboration in complex
organisational structures
Ontologies for the Interoperability of Heterogeneous Multi-Agent Systems in the scope of Energy and Power Systems
Tesis por compendio de publicaciones[ES]El sector eléctrico, tradicionalmente dirigido por monopolios y poderosas
empresas de servicios públicos, ha experimentado cambios significativos en las
últimas décadas. Los avances más notables son una mayor penetración de las
fuentes de energía renovable (RES por sus siglas en inglés) y la generación
distribuida, que han llevado a la adopción del paradigma de las redes inteligentes
(SG por sus siglas en inglés) y a la introducción de enfoques competitivos en los
mercados de electricidad (EMs por sus siglas en inglés) mayoristas y algunos
minoristas. Las SG emergieron rápidamente de un concepto ampliamente
aceptado en la realidad. La intermitencia de las fuentes de energía renovable y su
integración a gran escala plantea nuevas limitaciones y desafíos que afectan en
gran medida las operaciones de los EMs. El desafiante entorno de los sistemas de
potencia y energía (PES por sus siglas en inglés) refuerza la necesidad de
estudiar, experimentar y validar operaciones e interacciones competitivas,
dinámicas y complejas. En este contexto, la simulación, el apoyo a la toma de
decisiones, y las herramientas de gestión inteligente, se vuelven imprescindibles
para estudiar los diferentes mecanismos del mercado y las relaciones entre los
actores involucrados. Para ello, la nueva generación de herramientas debe ser
capaz de hacer frente a la rápida evolución de los PES, proporcionando a los
participantes los medios adecuados para adaptarse, abordando nuevos modelos
y limitaciones, y su compleja relación con los desarrollos tecnológicos y de
negocios.
Las plataformas basadas en múltiples agentes son particularmente
adecuadas para analizar interacciones complejas en sistemas dinámicos, como
PES, debido a su naturaleza distribuida e independiente. La descomposición de
tareas complejas en asignaciones simples y la fácil inclusión de nuevos datos y
modelos de negocio, restricciones, tipos de actores y operadores, y sus
interacciones, son algunas de las principales ventajas de los enfoques basados en
agentes. En este dominio, han surgido varias herramientas de modelado para
simular, estudiar y resolver problemas de subdominios específicos de PES. Sin
embargo, existe una limitación generalizada referida a la importante falta de
interoperabilidad entre sistemas heterogéneos, que impide abordar el problema
de manera global, considerando todas las interrelaciones relevantes existentes.
Esto es esencial para que los jugadores puedan aprovechar al máximo las
oportunidades en evolución. Por lo tanto, para lograr un marco tan completo aprovechando las herramientas existentes que permiten el estudio de partes
específicas del problema global, se requiere la interoperabilidad entre estos
sistemas.
Las ontologías facilitan la interoperabilidad entre sistemas heterogéneos al
dar un significado semántico a la información intercambiada entre las distintas
partes. La ventaja radica en el hecho de que todos los involucrados en un dominio
particular los conocen, comprenden y están de acuerdo con la conceptualización
allí definida. Existen, en la literatura, varias propuestas para el uso de ontologías
dentro de PES, fomentando su reutilización y extensión. Sin embargo, la mayoría
de las ontologías se centran en un escenario de aplicación específico o en una
abstracción de alto nivel de un subdominio de los PES. Además, existe una
considerable heterogeneidad entre estos modelos, lo que complica su integración
y adopción. Es fundamental desarrollar ontologías que representen distintas
fuentes de conocimiento para facilitar las interacciones entre entidades de
diferente naturaleza, promoviendo la interoperabilidad entre sistemas
heterogéneos basados en agentes que permitan resolver problemas específicos de
PES.
Estas brechas motivan el desarrollo del trabajo de investigación de este
doctorado, que surge para brindar una solución a la interoperabilidad de
sistemas heterogéneos dentro de los PES. Las diversas aportaciones de este
trabajo dan como resultado una sociedad de sistemas multi-agente (MAS por sus
siglas en inglés) para la simulación, estudio, soporte de decisiones, operación y
gestión inteligente de PES. Esta sociedad de MAS aborda los PES desde el EM
mayorista hasta el SG y la eficiencia energética del consumidor, aprovechando
las herramientas de simulación y apoyo a la toma de decisiones existentes,
complementadas con las desarrolladas recientemente, asegurando la
interoperabilidad entre ellas. Utiliza ontologías para la representación del
conocimiento en un vocabulario común, lo que facilita la interoperabilidad entre
los distintos sistemas. Además, el uso de ontologías y tecnologías de web
semántica permite el desarrollo de herramientas agnósticas de modelos para una
adaptación flexible a nuevas reglas y restricciones, promoviendo el razonamiento
semántico para sistemas sensibles al contexto
Unmasking Clever Hans Predictors and Assessing What Machines Really Learn
Current learning machines have successfully solved hard application problems,
reaching high accuracy and displaying seemingly "intelligent" behavior. Here we
apply recent techniques for explaining decisions of state-of-the-art learning
machines and analyze various tasks from computer vision and arcade games. This
showcases a spectrum of problem-solving behaviors ranging from naive and
short-sighted, to well-informed and strategic. We observe that standard
performance evaluation metrics can be oblivious to distinguishing these diverse
problem solving behaviors. Furthermore, we propose our semi-automated Spectral
Relevance Analysis that provides a practically effective way of characterizing
and validating the behavior of nonlinear learning machines. This helps to
assess whether a learned model indeed delivers reliably for the problem that it
was conceived for. Furthermore, our work intends to add a voice of caution to
the ongoing excitement about machine intelligence and pledges to evaluate and
judge some of these recent successes in a more nuanced manner.Comment: Accepted for publication in Nature Communication
System Architectures for Cooperative Teams of Unmanned Aerial Vehicles Interacting Physically with the Environment
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become quite a useful tool for a wide range of
applications, from inspection & maintenance to search & rescue, among others. The
capabilities of a single UAV can be extended or complemented by the deployment
of more UAVs, so multi-UAV cooperative teams are becoming a trend. In that case,
as di erent autopilots, heterogeneous platforms, and application-dependent software
components have to be integrated, multi-UAV system architectures that are fexible
and can adapt to the team's needs are required.
In this thesis, we develop system architectures for cooperative teams of UAVs,
paying special attention to applications that require physical interaction with the
environment, which is typically unstructured. First, we implement some layers to
abstract the high-level components from the hardware speci cs. Then we propose
increasingly advanced architectures, from a single-UAV hierarchical navigation architecture
to an architecture for a cooperative team of heterogeneous UAVs. All
this work has been thoroughly tested in both simulation and eld experiments in
di erent challenging scenarios through research projects and robotics competitions.
Most of the applications required physical interaction with the environment, mainly
in unstructured outdoors scenarios. All the know-how and lessons learned throughout
the process are shared in this thesis, and all relevant code is publicly available.Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs, del inglés Unmanned Aerial Vehicles) se han
convertido en herramientas muy valiosas para un amplio espectro de aplicaciones, como
inspección y mantenimiento, u operaciones de rescate, entre otras. Las capacidades de un
único UAV pueden verse extendidas o complementadas al utilizar varios de estos vehículos
simultáneamente, por lo que la tendencia actual es el uso de equipos cooperativos con
múltiples UAVs. Para ello, es fundamental la integración de diferentes autopilotos,
plataformas heterogéneas, y componentes software -que dependen de la aplicación-, por lo
que se requieren arquitecturas multi-UAV que sean flexibles y adaptables a las necesidades
del equipo.
En esta tesis, se desarrollan arquitecturas para equipos cooperativos de UAVs, prestando
una especial atención a aplicaciones que requieran de interacción física con el entorno,
cuya naturaleza es típicamente no estructurada. Primero se proponen capas para abstraer a
los componentes de alto nivel de las particularidades del hardware. Luego se desarrollan
arquitecturas cada vez más avanzadas, desde una arquitectura de navegación para un
único UAV, hasta una para un equipo cooperativo de UAVs heterogéneos. Todo el trabajo ha
sido minuciosamente probado, tanto en simulación como en experimentos reales, en
diferentes y complejos escenarios motivados por proyectos de investigación y
competiciones de robótica. En la mayoría de las aplicaciones se requería de interacción
física con el entorno, que es normalmente un escenario en exteriores no estructurado. A lo
largo de la tesis, se comparten todo el conocimiento adquirido y las lecciones aprendidas en
el proceso, y el código relevante está publicado como open-source
Economic Valuation of On Site Material Damages of High Water on Economic Activities based in the City of Venice: Results from a Dose-Response-Expert-Based Valuation Approach
The paper focuses on the economic assessment of damages caused by high water in the city of Venice. In particular, we focus our attention on a valuation exercise that addresses the estimation of monetary, short period, on-site damages due to high water events on the different business activities located in Venice. On-site damages include both mitigation costs, which refer to all types of financial expenditure undergone to avert physical and material damages caused by flooding, and remediation costs, i.e. costs to be sustained for maintenance and substitution of affected building elements. Hence, the present study can be considered as a pioneering attempt to analytically quantify, from an economic point of view, on-site damages from high water. An integrated dose-response modelling and an expert-based valuation approach have been selected as the most suitable economic valuation methodology to shed light on the on-site damages. The main focus of the work is to assess dose-response relationships, which are able to describe the physical effects of high water on the different on-site damage categories, including inner and front doors maintenance, cleaning of pavements and maintenance of the walls. Bearing in mind such an economic valuation framework, we proceed with the estimation of on-site damages not only for the present high water situation (business as usual) but also extend the valuation exercise to three additional high water scenarios: (1) a climate change scenario; (2) a high water protection scenario; and, (3) a combined climate change and protection scenario. Estimation results show that the welfare loss due to on-site, short-term damages supported by the business activities ranges from 3.41 to 4.73 million Euro per year, respectively for the business as usual and climate change scenarios. Finally, we can conclude that the introduction of a public policy protection mechanism that defends the city of Venice from any flooding above 110 cm above the Punta della Salute Tidal Datum, such as the MOSE, will reduce the on-site damages supported by the business activities up to 2.87 million Euro per year.High water damages, Venice, Economic valuation
BRICKS: Building’s reasoning for intelligent control knowledge-based system
Building energy management systems have been largely implemented, focusing on specific domains. When installed together, they lack interoperability to make them work correctly and to achieve a centralized user interface. The Building's Reasoning for Intelligent Control Knowledge-based System (BRICKS) overcomes these issues by developing an interoperable building management system able to aggregate different interest domains. It is a context-aware semantic rule-based system for intelligent management of buildings' energy and security. Its output can be a set of alarms, notifications, or control actions to take. BRICKS itself, and its features are the innovative contribution of the present paper. It is very important for buildings' energy management, namely in the scope of demand response programs. In this paper, it is shown how semantics is used to enable the knowledge exchange between different devices, algorithms, and models, without the need for reprogramming the system. A scenario is deployed in a real building for demonstration.This work has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under project DOMINOES (grant agreement No 771066) and from FEDER Funds through COMPETE program and from National Funds through FCT under the projects UID/EEA/00760/2019, PTDC/EEI-EEE/28954/2017 (MAS-Society), and SFRH/BD/118487/2016.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Views from the coalface: chemo-sensors, sensor networks and the semantic sensor web
Currently millions of sensors are being deployed in sensor networks across the world. These networks generate vast quantities of heterogeneous data across various levels of spatial and temporal granularity. Sensors range from single-point in situ sensors to remote satellite sensors which can cover the globe. The semantic sensor web in principle should allow for the unification of the web with the real-word. In this position paper, we discuss the major challenges to this unification from the perspective of sensor developers (especially chemo-sensors) and integrating sensors data in real-world deployments. These challenges include: (1) identifying the quality of the data; (2) heterogeneity of data sources and data transport methods; (3) integrating data streams from different sources and modalities (esp. contextual information), and (4) pushing intelligence to the sensor level
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