朱成敏 ( 国立情報学研究所 )

人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-041-15

Capturing Industrial Information Models with Ontologies and Constraints

Evgeny Kharlamov, Bernardo Cuenca Grau, Ernesto Jimenez-Ruiz, Steffen Lamparter, Gulnar Mehdi, Martin Ringsquandl, Yavor Nenov, Sebastian Brandt and Ian Horrocks

Siemensが⽣産プロセスの設計、データアクセスなどモデ ルの記述するために開発したSOMM(Siemens-Oxford Model Manager)

オントロジー関する知識のない⼈でもオントロジーを作成、

利⽤することが可能になるツール。

①簡単なインタフェース

②⾃動完成フォーム(⼊⼒エラー対策)

③data validation

④バージョン管理

⑤推論

製造⼯程、ガスタービンの実験においてSiemens技術者に 良い評価を得た。

人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-041-15

Towards Analytics Aware Ontology Based Access to Static and Streaming Data

E. Kharlamov, Y. Kotidis, T. Mailis, C. Neuenstadt, C. Nikolaou, Ö. Özçep, C. Svingos, D. Zheleznyakov, S. Brandt, I. Horrocks, Y. Ioannidis, S.

Lamparter, R. Möller

distributed streaming dataはSiemensガスタービンの温度センサー2,000個のデータ。Static dataは事例 データ＝過去10分以内測定結果が類似なデータ, これらを連携分析するためにクエリを作成するためにか かる時間が全体診断時間に８割である。また回帰分析や負荷がかかる計算が多いがOBDAを⽤いると簡略 化することができる。

Ontology Based Data Access (OBDA)はdistributed streaming, static dataの連携や集計などリアルタイ ム分析を容易にできる可能性があるが、様々な制限がある。本研究は(Siemensでの実証が背景)オントロ ジー、マッピング、クエリなど拡張されたOBDAを提案。

- STARQLクエリを提案⼿法のマッピングを⽤いてデータクエリへ変換

- distributed streaming, static data両⽅におけるクエリ最適化、集計、分析

- complex streaming, static queryがリアルタイムで処理が可能なエンジン、EXASTREAM, STARQLク エリをdistributed streaming, static dataの両⽅検索を可能にするSTARQL2SQLが統合されたOBDAシ ステム

人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-041-15

Linked Open Vocabularies (LOV): a gateway to reusable semantic vocabularies on the Web

Pierre-Yves Vandenbussche, Ghislain A. Atemezing, María Poveda-Villalón and Bernard Vatant

Webには膨⼤なデータがあり、それを有⽤に⽤いることができるのに語彙管理はまだ注⽬されていない。語 彙が公開されなかったり、利⽤できなくなると(⼈間や機会が)データ⾃体にアクセスできなく可能性もある。

LOV:2011年3⽉から始まったプロジェクト。Webのデータを記述するための再利⽤が可能な語彙集。

語彙間の相互リンク、語彙の履歴管理

語彙のバージョ ン管理、チェッ ク

品質維持のためにコミュ ニティーによる管理 - insertion, review

検索、data dump

人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-041-15

Ontology-Based Design of Space Systems Christian Hennig1, Alexander Viehl, Benedikt Kämpgen, and Harald Eisenmann

- 既存の宇宙産業のデータ管理の問題点

- ⼈⼯衛星におけるMBSEに基づく宇宙産業オントロジー - 既存MBSEの問題点を解決するためのOWL2 conceptual data modelの開発

- OWL2が現在の産業データ管理及びMBSEにどう適⽤さ れればいいのか

⼈⼯衛星、スペースシャットルなど宇宙産業には様々な産 業環境と⼯学分野が融合されており、それぞれシステムに 対するビューを持つ。融合システムを記述するためにUML やEcoreが⽤いられるが、Semantic accuracyを考慮すると 適切ではない部分もある。そこでOWL2オントロジーを⽤

いて以下の問題点を解決する。

人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-041-15