CSM-H-R: A Context Modeling Framework in Supporting Reasoning Automation for Interoperable Intelligent Systems and Privacy Protection

要約

インテリジェント システム全体にわたるハイレベル コンテキスト (HLC) 推論を大規模に自動化することは、コンテキスト データの絶え間ない蓄積、複数のソース (センサー、インテリジェント システムなど) からのデータの融合の傾向、および本質的な複雑さのため、不可欠です。
そしてコンテキストに基づいた意思決定プロセスのダイナミズム。
これらの問題によってもたらされる課題を軽減するために、私たちは新しい階層オントロジー状態モデリング (HOSM) フレームワーク CSM-H-R を提案します。これは、意味のある HLC を認識する機能を達成するために、モデリング段階と実行時段階でオントロジーと状態をプログラム的に組み合わせます。
これは、コンテキスト ステート マシン (CSM) エンジンに関する以前の作業のモデルに基づいて構築されており、H (階層) および R (関係および tRansition) ディメンションを組み込んでコンテキストの動的な側面を処理します。
フレームワークの設計は、CSM を処理するためのインテリジェント システムとコンポーネント間でのコンテキストの共有と相互運用、および階層、関係、遷移の管理をサポートします。
ケース スタディは、スマート キャンパス環境における 2 つのインテリジェント アプリケーションである IntellElevator と IntellRestaurant のために開発されました。
フレームワークのプロトタイプ実装では、HLC 推論をベクトルおよび行列コンピューティングに変換する実験が行われ、高度な確率モデルを使用してインテリジェント システムの統合における自動化の次のレベルに到達する可能性が示されています。
一方、プライバシー保護のサポートは、インデックス作成による匿名化と情報の相関関係の削減によってアプリケーション ドメインで実現されます。
フレームワークの実装は https://github.com/songhui01/CSM-H-R で入手できます。

要約(オリジナル)

The automation of High-Level Context (HLC) reasoning across intelligent systems at scale is imperative because of the unceasing accumulation of contextual data, the trend of the fusion of data from multiple sources (e.g., sensors, intelligent systems), and the intrinsic complexity and dynamism of context-based decision-making processes. To mitigate the challenges posed by these issues, we propose a novel Hierarchical Ontology-State Modeling (HOSM) framework CSM-H-R, which programmatically combines ontologies and states at the modeling phase and runtime phase for attaining the ability to recognize meaningful HLC. It builds on the model of our prior work on the Context State Machine (CSM) engine by incorporating the H (Hierarchy) and R (Relationship and tRansition) dimensions to take care of the dynamic aspects of context. The design of the framework supports the sharing and interoperation of context among intelligent systems and the components for handling CSMs and the management of hierarchy, relationship, and transition. Case studies are developed for IntellElevator and IntellRestaurant, two intelligent applications in a smart campus setting. The prototype implementation of the framework experiments on translating the HLC reasoning into vector and matrix computing and presents the potential of using advanced probabilistic models to reach the next level of automation in integrating intelligent systems; meanwhile, privacy protection support is achieved in the application domain by anonymization through indexing and reducing information correlation. An implementation of the framework is available at https://github.com/songhui01/CSM-H-R.

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