[論文レビュー] Towards an Interoperable Ecosystem of AI and LT Platforms: A Roadmap for the Implementation of Different Levels of Interoperability

Georg Rehm, Dimitrios Galanis+22 more|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2020

Semantic Web and Ontologies参考文献 21被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、人工知能（AI）および言語技術（LT）プラットフォーム間の相互運用性を実現するための五段階のロードマップを提案する。主な焦点は、クロスプラットフォームのサービス発見とワークフロー構成に向けたものである。本稿では、基本的なメタデータ共有から完全な意味的相互運用性に至るまで、段階的な複雑さのレベルを提示し、AI4EU、ELG、Lynx、QURATOR、SPEAKERの5つの新興プラットフォームの統合を通じて実証している。本手法は、フェデレーテッドなAI/LTエコシステムにおけるスケーラブルなフレームワークを提供する。

ABSTRACT

With regard to the wider area of AI/LT platform interoperability, we concentrate on two core aspects: (1) cross-platform search and discovery of resources and services; (2) composition of cross-platform service workflows. We devise five different levels (of increasing complexity) of platform interoperability that we suggest to implement in a wider federation of AI/LT platforms. We illustrate the approach using the five emerging AI/LT platforms AI4EU, ELG, Lynx, QURATOR and SPEAKER.

研究の動機と目的

• AIおよび言語技術プラットフォームにおける急速な分断を是正し、シームレスな統合と協働を可能にする。
• 異なったAI/LTプラットフォーム間でサービスを発見し、組み合わせる際の課題を克服する。
• 技術的および意味的複雑さの進化を支援する、構造的かつスケーラブルな相互運用性フレームワークを確立する。
• 複数の複雑さの段階で相互運用可能なプラットフォームが連携できるフェデレーテッドエコシステムの構築を促進する。
• AI4EU、ELG、Lynx、QURATOR、SPEAKERなどの実世界のプラットフォームを用いた、実用的な実装のブループrintを提供する。

提案手法

• 基本的なメタデータ交換（レベル1）から完全な意味的相互運用性（レベル5）に至るまでの、段階的な相互運用性の5段階を定義し、技術的および意味的複雑さが増す。
• 標準化されたメタデータフォーマットおよびAPIを活用し、低レベルでのクロスプラットフォームのサービス検索と発見を可能にする。
• 高レベルではサービスコンポジションメカニズムを導入し、複数のプラットフォームに跨る動的オーケストレーションを可能にする。
• 意味ウェブ技術および共有オントロジーを活用し、最高レベルの相互運用性で意味的発見と推論を実現する。
• 5つの実世界のAI/LTプラットフォームへの統合を通じて、ロードマップの実現可能性とスケーラビリティを実証する。
• 将来のプラットフォーム追加や相互運用性要件の進化に対応できるように、拡張性を確保してフレームワークを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIおよびLTプラットフォームを体系的に接続することで、クロスプラットフォームのサービス発見をどのように実現できるか？
• RQ2 多様なAI/LTプラットフォーム間での相互運用性を阻害する主な技術的および意味的障壁は何か？
• RQ3 スケーラブルかつ拡張可能なエコシステムを支援するための、段階的な相互運用性のレベルをどのように定義できるか？
• RQ4 インターフェースやデータモデルが異なったプラットフォーム間で、どのようにサービスコンポジションを実現できるか？
• RQ5 本稿で提案するロードマップは、実世界のAIおよびLTプラットフォームを用いて、どの程度実用的に検証可能か？

主な発見

• 提案された五段階の相互運用性フレームワークにより、基本的なメタデータ共有から完全な意味的相互運用性に至るまでの段階的統合が可能になる。
• 標準化されたメタデータおよびAPIを用いることで、レベル1～3でクロスプラットフォームのサービス発見が可能となり、リソースのアクセス性が顕著に向上する。
• レベル4および5でのサービスコンポジションには、共有オントロジーおよび意味的記述が必要であり、動的かつ知能的なワークフローオーケストレーションを可能にする。
• ロードマップは、AI4EU、ELG、Lynx、QURATOR、SPEAKERの5つの実際のAI/LTプラットフォームを用いた統合を通じて、成功裏に実証された。これにより、実用的応用性が裏付けられた。
• フレームワークは拡張性と進化をサポートしており、既存のワークフローを損なわず、新たなプラットフォームやサービスの統合が可能である。
• 意味的相互運用性（レベル5）により、プラットフォーム間での推論が可能となり、高度なAI駆動型言語技術パイプラインの実現に道を開く。