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Planning Problems for Graph Structured Data in Description Logics
No full textWe consider the setting of graph-structured data that evolve as a result of operations carried out by users or applications. We rely on a simple yet powerful action language in which actions are finite sequences of insertions and deletions of nodes and labels, and on the use of Description Logics for describing integrity constraints and (partial) states of the data. For this setting, we study variants of planning problems, which range from ensuring the satisfaction of a given set of integrity constraints after executing a given sequence of actions, to deciding the existence of a sequence of actions that takes the data to an (un)desirable state, starting either from a specific data instance or from an incomplete description of it. For these problems we establish (un)decidability results and study the computational complexity, also considering various restrictions
Flexibles und effizientes Abfragen von Zeitreihendaten
Full text linkDas Sammeln großer Mengen von Sensordaten, die von Maschinen erfasst werden - z. B. in Produktionsanlagen -, ist mittlerweile allgegenwärtig. Diese Sensordaten verknüpfen Werte mit der Zeit, zu der sie gemessen wurden, weshalb sie oft auch als Zeitreihendaten bezeichnet werden. Durch die Analyse solcher Aufzeichnungen, die das Verhalten und den Energieverbrauch von Maschinen detailliert beschreiben, können Ineffizienzen und Anomalien aufgedeckt und anschließend zumindest abgeschwächt werden. Um diese Vorteile von Zeitreihendaten nutzen zu können, sind Mittel zum effizienten Speichern sowie Abfragen eben dieser erforderlich. Es bestehen zwar speziell entwickelte Zeitreihen-Datenbanken, die leistungsstarkes Abspeichern und Verwalten von Zeitreihendaten unterstützen, doch sind ihre nativen Abfrage-Fähigkeiten im Allgemeinen eher grundlegender Natur und operieren auf niedrigem Abstraktionsniveau. Es existieren auch leistungsfähigere Ansätze zur Abfrage von Zeitreihendaten, die unabhängig von konkreten Datenbanken sind. Diese sind jedoch oft konzeptionell komplex und es fehlt ihnen an Werkzeug-Unterstützung, wodurch sie für den Einsatz in industriellen Umfeldern ungeeignet sind. Deshalb wird in dieser Arbeit DTSQL vorgestellt, eine neue deklarative Zeitreihen-Abfragesprache, deren Kernfunktionalitäten in Zusammenarbeit mit auf Energieeffizienz spezialisierten Domänen-Experten identifiziert wurden. Sowohl ihre Syntax als auch ihre Semantik wurden auf präzise Weise formal definiert und operieren auf hohem Abstraktionsniveau, was es Domänen-Experten ermöglicht, zielgerichtete Abfragen zu formulieren. Darüber hinaus ist sie insofern generisch, als sie unabhängig von spezifischen Zeitreihen-Datenbanken ist. Konkret ist es damit möglich, die Vorteile einer Datenbank zu nutzen und gleichzeitig, mithilfe einer klar definierten Schnittstelle für Datenbankzugriffe, die vorgestellte Abfragesprache zu verwenden. Sowohl die Spezifikation der vorgeschlagenen Abfragesprache als auch ihre Referenzimplementierung wurden danach bewertet, wie effizient und akkurat sie die während des Anforderungserfassungsprozesses identifizierten Anwendungsfälle abdecken. Die Ergebnisse waren sowohl für die Sprachspezifikation als auch für den implementierten Prototypen recht positiv. Abfragen konnten innerhalb von akzeptablen Zeitspannen ausgewertet werden und ihre Ergebnisse stimmten annähernd mit der von Menschen durchgeführten Bewertung derselben Eingabe-Zeitreihe überein.The practice of collecting large volumes of sensor data captured by machines - e.g., in production plants - has become ubiquitous. These sensor data link values with the time they were measured, which is why they are often also referred to as time series data. By analyzing such records detailing the behavior and energy consumption of machines, inefficiencies as well as anomalies can be detected and subsequently mitigated.In order to derive these benefits from time series data, efficient means of storing and querying them are required. While there are specifically designed temporal databases supporting high-performance ingestion and storage of time series data, their native query capabilities are generally rather basic and operate on a low abstraction level. There exist more powerful approaches to querying time series data, independent of concrete temporal databases. They often are, however, conceptually rather complex, lack tool support and therefore, are not suitable for use in industrial environments.Therefore, this thesis proposes DTSQL, a novel declarative time series query language whose core features have been identified in collaboration with domain experts specializing in energy efficiency. Its syntax and semantics were precisely and formally defined and provide a high level of abstraction, allowing domain experts to formulate target-oriented queries. Furthermore, it is generic in the sense that it is agnostic to specific temporal databases. More specifically, it possible to leverage the efficiency of a database while also utilizing the proposed query language by means of a predefined interface responsible for storage accesses.The proposed query language specification and its reference implementation were evaluated according to how efficiently and accurately they cover the use cases identified during the requirement collection process. The results for both the language specification and the implemented prototype system were fairly positive. Query results were obtained within an acceptable amount of time and approximately coincided with the assessment of the same input time series conducted by humans
Hochanpassbare Baugruppen durch objektbasierte automatische Planung
Full text linkIn den letzten Jahren gibt es ein schnell wachsendes Interesse an Automatisierung und KI-basierten Lösungen in der Fertigungsindustrie, was von einigen als die vierte industrielle Revolution beschrieben wird. Da die Komplexität der Produkte zunimmt und viele verschiedene Varianten von Produkten hergestellt werden, wird schnell ersichtlich, dass die gesamte Planung der Prozesse nicht effizient von menschlichen Arbeitskräften durchgeführt werden kann. Cyber-physische Produktionssysteme (CPPS) haben sich als eine mögliche Lösung für dieses Problem erwiesen. Diese Systeme werden als Systeme mit komplexen Interaktionen zwischen menschlichen Arbeitskräften (z. B. DesignerInnen, IngenieurInnen, HandwerkerInnen) und Maschinen konzipiert. CPPS, wie sie in der Literatur definiert wurden, sind jedoch noch immer nicht gut etabliert, und einer der Hauptgründe, der dafür genannt wird, ist der Mangel an existierender Software-Infrastruktur, um sie zu unterstützen. Ein Bereich, in dem noch nicht viele praktische Lösungen existieren, ist der Planungsschritt. Wie soll man ausgehend von der Spezifikation eines Endprodukts und einer Liste der verfügbaren Materialien und Akteure einen realisierbaren Plan für die Fertigung des Endprodukts erstellen? Diese Frage bleibt weitgehend unbeantwortet. In dieser Arbeit untersuchen wir den derzeitigen Forschungsstand zu CPPS und die von verschiedenen AutorInnen vorgeschlagene Forschungsagenda. Basierend auf diesen Erkenntnissen schlagen wir eine Planungslösung vor, die gut für reale Domänen geeignet ist, in denen Objekte, die anhand bestimmter Attribute beschrieben werden können, und im Laufe des Montageprozesses dynamisch erzeugt und verbraucht werden. Darüber hinaus erlauben wir dem/der EndbenutzerIn, das System mit benutzerdefinierten Funktionen zu erweitern. Wir konzipieren und implementieren zwei verschiedene Lösungsstrategien für unser Planungsproblem. Wir sind in erster Linie davon motiviert, die Lücke zwischen den in der Literatur vorgeschlagenen cyber-physischen Produktionssystemen und ihren realen Gegenstücken zu schließen und ein Gebiet zu erforschen, welches bislang nicht besonders stark erforscht war. In dieser Hinsicht sind wir uns auch bewusst, dass unsere Arbeit nicht die endgültige Lösung des Problems darstellt. Wir dokumentieren und diskutieren die Grenzen unseres derzeitigen Ansatzes, mit der Absicht, den Weg für zukünftige Forschung und Entwicklung im Bereich der automatischen Produktionsplanung zu ebnen.In recent years, there has been a rapidly growing interest in automation and AI-based solutions in the manufacturing industry, which is described by some as the 4 industrial revolution. As the complexity of products increases, and many different variations of products are produced, it quickly becomes apparent that the entire planning of operations cannot be efficiently done by human operators. Cyber-physical production systems (CPPS) have emerged as a potential solution to this problem. These systems are conceptualized as systems of complex interactions between human actors (e.g., designers, engineers, workers) and machines. However, CPPS as they have been defined in the literature are still not well-established, and one of the main reasons cited is the lack of existing software infrastructure to support them. In particular, one area where not many practical solutions exist is the planning step. How should one go from the specification of a finished product and a list of available materials and actors, and create a viable plan for assembling the final product? This question remains largely unanswered. In this work, we study the existing state of CPPS and the research agenda proposed by different authors. Based on this, we propose and develop a planning solution that is well-suited for real world domains, in which objects that can be described in terms of certain attributes, and are dynamically created and consumed throughout the assembly process. Furthermore, we allow the end-user to extend the system with custom functions. We conceptualize and implement two different solution strategies for our planning problem. We are primarily driven by the motivation to bridge the gap between the the cyber-physical production systems proposed in literature and their real-world counterparts, and to start exploring what was previously not a very-well researched area. As such, we also recognize that our work is not the definite solution to the problem. We document and discuss limitations of our current approach, with the intent of paving the way for future research and development in the field of automated production planning
Visualization and Management of Mappings in Ontology-based Data Access (Progress Report)
No full textIn this paper we present an in progress prototype for the graphical visualization and management of mappings for Ontology-based data access (OBDA). The tool supports the specification of expressive mappings linking a DL-Lite ontology to a relational source database, and allows the designer to graphically navigate them, according to various possible views, modify their textual representation, and validate their syntactic correctness. Furthermore, it gives preliminary support to the semantic analysis of the mappings, which aims to identify anomalies in the representation, like the specification of mapping queries that cannot return answers without contradicting the ontology. Such functionalities are currently being enhanced in our ongoing development of the tool
Instance-driven TBox Revision in DL-Lite
No full textAbstract. The development and maintenance of large and complex ontologies are often time-consuming and error-prone. Thus, automated ontology learning and revision have attracted intensive research interest. In data-centric applica-tions where ontologies are designed or automatically learnt from the data, when new data instances are added that contradict to the ontology, it is often desirable to incrementally revise the ontology according to the added data. This problem can be intuitively formulated as the problem of revising a TBox by an ABox. In this paper we introduce a model-theoretic approach to such an ontology revision problem by using a novel alternative semantic characterisation of DL-Lite ontolo-gies. We show some desired properties for our ontology revision. We have also developed an algorithm for reasoning with the ontology revision without comput-ing the revision result. The algorithm is efficient as its computational complexity is in coNP in the worst case and in PTIME when the size of the new data is bounded.
Arbitrary Ranking of Defeasible Subsumption
Full text linkpeer reviewedIn this paper we propose an algorithm that generalises existing procedures for the implementation of defeasible reasoning in the framework of Description Logics (DLs). One of the well-known approaches
to defeasible reasoning, the so-called KLM approach, is based on constructing specific rankings of defeasible information, and using these rankings to determine priorities in case of conflicting information. Here we propose a procedure that allows us to input any possible ranking of
the defeasible concept inclusions contained in the knowledge base. We analyse and investigate the forms of defeasible reasoning obtained when conclusions drawn are obtained using these rankings
Proceedings of the 32nd International Workshop on Description Logics, Oslo, Norway, June 18-21, 2019
No full textModel Comparison Games for Horn Description Logics.
Full text linkHorn description logics are syntactically defined fragments of standard description logics that fall within the Horn fragment of first-order logic and for which ontology-mediated query answering is in PTime for data complexity. They were independently introduced in modal logic to capture the intersection of Horn first-order logic with modal logic. In this paper, we introduce model comparison games for the basic Horn description logic hornALC (corresponding to the basic Horn modal logic) and use them to obtain an Ehrenfeucht-Fra\"iss\'e type definability result and a van Benthem style expressive completeness result for hornALC. We also establish a finite model theory version of the latter. The Ehrenfeucht-Fra\"iss\'e type definability result is used to show that checking hornALC indistinguishability of models is ExpTime-complete, which is in sharp contrast to ALC indistinguishability (i.e., bisimulation equivalence) checkable in PTime. In addition, we explore the behavior of Horn fragments of more expressive description and modal logics by defining a Horn guarded fragment of first-order logic and introducing model comparison games for it
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