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

Distributed Greedy Sensor Scheduling for Model-based Reconstruction of Space-Time Continuous Physical Phenomena

A novel distributed sensor scheduling method for large-scale sensor networks observing space-time continuous physical phenomena is introduced. In a first step, the model of the distributed phenomenon is spatially and temporally decomposed leading to a linear probabilistic finite-dimensional model. Based on this representation, the information gain of sensor measurements is evaluated by means of the so-called covariance reduction function. For this reward function, it is shown that the performance of the greedy sensor scheduling is at least half that of the optimal scheduling considering long-term effects. This finding is the key for distributed sensor scheduling, where a central processing unit or fusion center is unnecessary, and thus, scaling as well as reliability is ensured. Hence, greedy scheduling in combination with a proposed hierarchical communication scheme requires only local sensor information and communication

Distributed Information Management through Coalition Shared Data

Information superiority is a key factor in maintaining nation’s security. Sensors and information systems produce huge quantities of data and the challenge is to identify, access and use relevant information in time. Operational processes as defined within Joint ISR (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) and the Intelligence Cycle need to be supported by adequate solutions. The Coalition Shared Data (CSD) concept provides a solution by enabling more efficient information management processes. Information products are here produced in a network of physically distributed sites by systems and services from different nations and vendors in an interoperable way through the usage of standardized coordinated services, interfaces and formats. Techniques of data and information fusion can be added at the system level, other information can be integrated through semantic world models. To ensure data integrity multilevel security measures need to be combined with the existing concept. Information quality management (IQM) on service and system level is needed to ensure interpretability and confidence and to enhance user acceptance. The paper describes the CSD concept based on STANAG (NATO Standardization Agreement) 4559 Edition 4 and connects it to operational processes. It addresses multilevel security requirements and examines how IQM can add to information confidence in a distributed multinational cooperation

Integrating coalition shared data in a system architecture for high level information management

Globalization has created complex economic and sociological dependencies. The nature of conflicts has changed and nations are confronted with a vast number of new threat scenarios. Information superiority is a question of being able to get the right information at the right time. Technology allows to disseminate information in near real-time and enables both aggressors and defenders to act remotely and network over time and space. Technologies in the areas of sensors and platforms as well as network technology and storage capability have evolved to a level where mass data can be easily shared and disseminated. To benefit fully from these new capabilities, there is a need for systems and services that can interact with each other in a well-defined interoperable way. On an organizational level it is necessary to define common processes to coordinate actors, their activities, the assets available and the data and information created. Security restrictions, (intellectual) property rights as well as data privacy regulations need to be fulfilled. The Coalition Shared Data (CSD) concept supports operational processes as defined by NATO within Joint ISR (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) and the Intelligence Cycle by defining standardized interfaces, data models, services and workflows. To support information provision additionally, techniques of data and information extraction, fusion and visual analysis can be added at the system level. Other available sources can be connected through the usage of semantic world models. To ensure data integrity multilevel security measures need to be combined with the existing concept. The publication introduces the operational processes defined within NATO doctrines and process descriptions and maps the CSD concept to it. It describes the new Edition of STANAG (NATO Standardization Agreement) 4559 Edition 4 that implements the CSD concept and connects it to operational processes. Based on this it introduces a system architecture for ISR Analytics

Semantic information fusion to enhance situational awareness in surveillance scenarios

In recent years, the usage of unmanned aircraft systems (UAS) for security-related purposes has increased, ranging from military applications to different areas of civil protection. The deployment of UAS can support security forces in achieving an enhanced situational awareness. However, in order to provide useful input to a situational picture, sensor data provided by UAS has to be integrated with information about the area and objects of interest from other sources. The aim of this study is to design a high-level data fusion component combining probabilistic information processing with logical and probabilistic reasoning, to support human operators in their situational awareness and improving their capabilities for making efficient and effective decisions. To this end, a fusion component based on the ISR (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) Analytics Architecture (ISR-AA) [1] is presented, incorporating an object-oriented world model (OOWM) for information integration, an expressive knowledge model and a reasoning component for detection of critical events. Approaches for translating the information contained in the OOWM into either an ontology for logical reasoning or a Markov logic network for probabilistic reasoning are presented

Applying knowledge-based reasoning for information fusion in intelligence, surveillance, and reconnaissance

In this study, an information fusion component is presented, designed for fusing information acquired by a distributed surveillance system with prior information contained in intelligence databases. The fusion component is part of a larger system supporting the situational awareness of operators and decision makers in military and civil security domains based on concepts and processes in ISR (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance). The distributed surveillance system is composed of unmanned aircraft systems, acquiring sensor data which has to be integrated with background information for providing useful input to a situational picture. To this end, the information fusion component includes mechanisms for information integration and conclusion drawing, based on an expressive knowledge model and on employing different reasoning techniques. This paper constitutes an extended version of [1], including further details on knowledge modeling, information extraction and model transformations as well as a first concept for an agent-based realization of the fusion system