[論文レビュー] Semantic Web Environments for MAS - Enabling agents to use Web of Things environments via semantic web (Master Thesis)

Alaa Daoud|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2018

Semantic Web and Ontologies参考文献 14被引用数 1

ひとこと要約

この修士論文は、Web of Things (WoT) の標準化された Thing Description を使用して、マルチエージェントシステム（MAS）のエージェントおよびアーティファクト（A&A）モデルを、オントロジーを用いてセマンティックウェブベースのフレームワークにマッピングする手法を提案している。これにより、エージェントは環境的影響や目的に基づき、動的に IoT デバイスの機能を発見・推論・組み合わせることが可能になる。本手法は、SPARQL 1.1 グラフ更新を用いて状態遷移をモデル化し、副作用や異種のデバイスインターフェースに対しても、複雑な目的を達成するための経路探索ヒューリスティクスを採用している。

ABSTRACT

Internship report submitted for the degree of master in computer science <<Cyber-Physical-Social Systems (CPS2)>> - Universit\'e Jean Monnet - Saint \'Etienne - August 2018

研究の動機と目的

• Web of Things (WoT) アプリケーションにおける、動的で自律的かつ相互運用可能な異種 IoT デバイスの統合が不十分であるという問題に対処すること。
• マルチエージェントシステム（MAS）のエージェントが、固定されたデバイス固有の API ではなく、環境的影響やユーザーの目的に基づき、IoT デバイスの機能を推論・組み合わせることを可能にすること。
• エージェントアプリケーションを特定のデバイスインターフェースから分離し、環境へのデバイス使用効果を一様にセマンティック的に記述することにより、その実装を標準化すること。
• デバイスの交換やプロトコルの導入といった、進化する IoT 環境においても、コード変更なしにランタイムでの適応性をサポートすること。
• セマンティック的発見と組み合わせを介して、異種デバイスタイプに跨るサードパーティプロトコル（例：「お帰り、ようこそ」スクリプト）をシームレスに統合すること。

提案手法

• W3C Web of Things (WoT) Thing Descriptions と再利用可能なオントロジーを用いて、エージェントおよびアーティファクト（A&A）メタモデルをセマンティックウェブ互換形式に変換すること。
• RDF/OWL オントロジーを用いてデバイス機能とその環境的影響をモデル化し、製造元に依存しない一様なデバイス動作記述を可能にすること。
• エージェントの目的とデバイス使用効果を RDF グラフとして表現し、事前条件、事後条件、副作用を三項組として表現すること。
• SPARQL 1.1 グラフ更新操作（INSERT、DELETE、LOAD、CLEAR）を用いて、状態遷移をシミュレートし、使用後の次の環境状態を予測すること。
• 経路探索ヒューリスティクスを適用：各ステップで、現在の環境状態と一致する事前条件を満たす有効な使用法を選択し、SPARQL 更新クエリを用いて次の状態を予測すること。
• 目的達成問題を、各ノードが文脈（RDF グラフ）で、各エッジが使用法の適用である状態グラフ上の経路探索タスクとして扱い、検索アルゴリズムが目的に到達する有効なシーケンスを発見できるようにすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチエージェントシステムは、デバイス固有のインターフェースをハードコードせずに、進化する環境において、異種 IoT デバイスを動的かつ自律的にどのように組み合わせることができるか？
• RQ2 既存の W3C Web of Things (WoT) Thing Descriptions とセマンティックウェブオントロジーは、エージェントベースの IoT デバイス制御のための一様で再利用可能かつ拡張可能なインターフェースをどれほど効果的に提供できるか？
• RQ3 目的指向の推論システムにおいて、デバイス使用の副作用をどのように処理することで、誤ったまたは不完全な目的達成を回避できるか？
• RQ4 SPARQL 1.1 グラフ更新操作は、エージェント計画のためのセマンティック環境における状態遷移をモデル化・シミュレートするために効果的に使用できるか？
• RQ5 段階的状態更新に基づく経路探索ヒューリスティクスは、複雑なマルチ三項組の目的を達成するための有効な使用シーケンスを、異種 IoT 環境でどのように発見可能にするか？

主な発見

• 提案手法は、RDF とオントロジーを用いてデバイス動作を環境的影響に基づくセマンティック記述に抽象化することで、エージェントアプリケーションを特定のデバイス API から分離することに成功した。
• SPARQL 1.1 グラフ更新操作により、事前条件・事後条件・副作用を三項パターンとしてモデル化することで、状態遷移の正確なシミュレーションが可能となり、動的文脈予測が実現された。
• 段階的状態更新に基づく経路探索ヒューリスティクスにより、複数の環境的影響を含み、副作用が存在する状況においても、エージェントが有効なデバイス使用シーケンスを発見できるようになった。
• 本フレームワークはランタイムの適応性をサポートする：デバイスが故障したり、別のデバイスに交換されても、アプリケーションの再構成なしに、同等の機能を自動的に発見・組み合わせることができる。
• サードパーティプロトコル（例：「お帰り、ようこそ」シナリオ）は、そのセマンティック記述を解釈し、共有オントロジーを介して利用可能なローカルデバイスにマッピングすることで、異種デバイスタイプに跨ってインポート・実行可能となった。
• 副作用のため、事後条件が直接的に目的を含まない複雑なケースにおいても、従来の帰納的推論の限界を乗り越えるために、状態遷移ベースの計画モデルに移行することで、問題を克服した。