Cómo utilizar ontologías para la Integración de la simulación

En informática, la mayoría de las definiciones de vástago de la ontología del papel del experto en inteligencia artificial, el Dr. Thomas Gruber en el concepto. Escribe que las ontologías son la descripción de las personas (casos), clases (conceptos), los atributos y las relaciones en un sistema dado. El término está tomado de la filosofía metafísica donde representa modos de existencia. Mientras tanto, la simulación - sobre todo en el diseño de sistemas inteligentes - es un proceso de compresión en tiempo o en el espacio con el fin de promulgar o imitar la realidad a través de un modelo. Utilice ontologías para guiar la ejecución de simulaciones con el fin de comprender mejor las futuras capacidades de un sistema inteligente.

Instrucciones

1 Evaluar el contexto para desarrollar el modelo de simulación, incluyendo el propósito, alcance y nivel de detalle que el modelo representa. La integración de ontologías efectivamente requiere conocer el alcance del modelo a fondo. Anote las características clave del modelo.

2 Revisar las ontologías existentes, publicados que se han integrado en las simulaciones similares en alcance a la simulación. Ejemplos de herramientas de simulación comerciales ampliamente usados ​​incluyen ARENA y de las llamas, mientras que las herramientas militares incluyen EAAGLES, ámbar y EMCFFAA.

3 Elija el modelo ontológico que será más útil para su integración del modelo de simulación. Hay tres grupos principales de los modelos ontológicos: ontologías de dominio, que son representaciones de conocimiento en un dominio de interés general; comunidad de ontologías de interés, que son los modelos que comparten un objetivo común - como un comando militar y modelo de control, o una meta medicina clínica; y ontologías de herramientas de simulación, que representan los conocimientos codificados en los modelos de simulación que capturan los compromisos ontológicos de los diseñadores de estas herramientas.

4 Dibuje el modelo en un formato visual con un programa de visualización por ordenador, que ofrece detalles específicos anotados en todas partes. La especificidad de cada paso permite la armonización de la ontología en la integración de la simulación. Aplicar la ontología elegido para el modelo en el nivel de detalle determinado por el modelo.

5 Evaluar los desajustes en el proceso y en la solicitud objeto, analizar el nivel de abstracción relativa y minimizar el nivel de falta de coincidencia en los datos para probar la aplicación. La racionalización de estos procesos es fundamental para la integración efectiva de una ontología en una simulación, de acuerdo con los desarrolladores de integración de simulación Perakath Benjamin, Kumar akellos, y Ajay Verma.

6 Revisar la medida en que la simulación se realiza como se esperaba utilizando las ontologías integrados. Explora formas que revela la ontología de polarización o desconocidas relaciones entre procesos, objetos o conjuntos de datos y modificar en consecuencia el modelo para futuras simulaciones.

Consejos y advertencias

• La interacción activa entre la simulación y el investigador son las mejores formas de desarrollar modelos de calidad y simulaciones eficaces. "Es en gran medida un aprender sobre la marcha del proceso," escribe a Gene Bellinger, un analista de sistemas y modelo.
• La calidad de la información en un modelo disminuye con los niveles de abstracción de un modelo. Un modelo altamente abstraído contendrá información menos específica que una abstracción de bajo nivel, lo que puede afectar a la aplicación de la simulación.