EP2569738A1 - Vorrichtung zur verarbeitung von daten in einem rechnergestützten logiksystem sowie entsprechendes verfahren - Google Patents

Vorrichtung zur verarbeitung von daten in einem rechnergestützten logiksystem sowie entsprechendes verfahren

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Publication number
EP2569738A1
EP2569738A1 EP11746227A EP11746227A EP2569738A1 EP 2569738 A1 EP2569738 A1 EP 2569738A1 EP 11746227 A EP11746227 A EP 11746227A EP 11746227 A EP11746227 A EP 11746227A EP 2569738 A1 EP2569738 A1 EP 2569738A1
Authority
EP
European Patent Office
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data
data source
reasoning
reasoning device
event
Prior art date
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Ceased
Application number
EP11746227A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Jan-Gregor Fischer
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Mobility GmbH
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of EP2569738A1 publication Critical patent/EP2569738A1/de
Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367—Ontology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G06N5/045—Explanation of inference; Explainable artificial intelligence [XAI]; Interpretable artificial intelligence

Definitions

  • the invention relates to a device for processing data in a computer-aided logic system and to a corresponding method, a corresponding use and a corresponding computer program product.
  • the invention is in the field of computer science and relates to computer-based logic systems in which computer-supported ⁇ knowledge according to a description logic based on a semantic model (also referred to as ontology) and the appropriate model instances of the model can be derived.
  • This derivation of knowledge corresponds to the derivation of conclusions in the description logic.
  • the term description logic is a technical term in the field of computer science and describes a family of languages for knowledge representation, most descriptive logic being a fragment of first order predicate logic. In contrast to predicate logic, however, description logics are decidable, which enables the generation of new knowledge through reasoning.
  • TBox Terminological Box
  • the TBox contains terminological knowledge about the concepts of a domain.
  • Terminology terms of TBox in an industrial scenario for example, systems and equipment, be monitored by sensors that provide monitoring data directly or indirectly, for example via a database.
  • the corresponding ABoxes, which represent concrete instances, include In the industrial scenario, for example, hold concrete sensors, ie distance sensors, gas sensors, temperature sensors, etc.
  • reasoners are usually used, which are systems that apply logical reasoning methods to explicitly stated knowledge in the form of the abovementioned TBoxes or ABoxes.
  • the corresponding reasoning procedure of a reasoner has a different complexity, which in turn leads to different resource requirements of the reasoner in the form of runtime and memory requirements.
  • This resource requirement is in turn dependent on the amount of knowledge to be processed in the form of the TBoxes and ABoxes. As the knowledge to be processed increases, so does the resource requirement of the description logic reasoner.
  • DE 10 2007 029 122 A1 has disclosed a method which uses a plurality of reasoners.
  • the Abox is divided into different reasoners. If a request to an application ei ⁇ nen the Reasoner found those who are determined Reasoner first, which are erfor ⁇ sary for the processing of the request.
  • the request of the application is then divided into subqueries and processed separately from the previously determined reasoners.
  • the individual Reasoner then deliver back the result of the respective requests, are assembled to form an overall result and provides ⁇ Retired to the application.
  • the disadvantage here is that a variety of reasoners must be used.
  • time-sensitive requests and identifying relevant conclusions by the / the Reasoner are only to a limited extent, as the splitting of the original inquiry into sub-queries and assembling the results of subqueries more time Need Beer ⁇ Untitled.
  • different Reasoner need due to un ⁇ ter Kunststoffaji subqueries different amount of time for deriving a conclusion, so here the overall results only available in the form of the conclusion of the application available when all Reasoner returned a result in the request.
  • a device for processing data in a computer-aided logic system comprising at least one reasoning device with a Reaso device.
  • a user who draws conclusions based on a semantic model and a model instance of the semantic model from data, at least one data source for providing data for processing by the re-soning facility, and at least one application that makes a request to the reasoning facility and results receives conclusions from the reasoning device, wherein the reasoning device and the data source to ⁇ sammen Graham so that the reasoning device due to a occurred event of the data source, in particular at certain times, information about the event and event-based data from the data source to create ei ⁇ ner causal and / or temporally based
  • the object is also achieved by a method for proces ⁇ processing data in a computer-aided logic system, comprising the steps of:
  • the advantage achieved with this is that essentially the memory requirements and the processing required for the processing of queries calculated computing time of the reasoner remains the same.
  • the semantic model (TBox) may respects ⁇ Lich its complexity be selected without zeitkri ⁇ tables requests can not be processed in time almost in a free election.
  • the device allows the processing of temporal logic relationships of various events. In order not to lose important temporal dependencies due to the limited memory requirements of the device, the device or method allows the aggregation of events into higher level conclusions.
  • the Reasoning boots includes event processing event control means, said event control means are adapted to transmit circuit ⁇ conclusions of the reasoner to the application.
  • the advantage here is that so events and their data from the data source to the Reasoner can be supplied in a simple and reliable way to ⁇ and results of the reasoner transmitted directly to the requesting application can be. Time-consuming, further processing steps, such as transferring the results of the Reasoners via a central interface can thus be omitted,
  • the Reasoning worn Subskriptionsmittel which are arranged to select a data source to ⁇ handle the request, the application suitable.
  • the advantage of this is that a request from an application may require a minimum amount of data, and the application may also direct a request to the reasoning device at an abstract level, since the application does not allow the exact selection and / or availability of the data sources for a plurality of different data sources needs to know.
  • the subscription means analyze the request and then select those for the determination of a conclusion for the request of one or more suitable data sources.
  • the trigger means between a data source and the Reasoning worn ⁇ are arranged.
  • the advantage of the trigger means that this will restore data sources can be at ⁇ play as databases, tailed, which can be forwarded to the Reasoning worn any events that have occurred, such as a change of an analog sensor value, and the corresponding data.
  • the triggering means Independently of the reasoning component, the triggering means then periodically polls the data source for new and / or changed data and, in the presence of new or changed data, transmits the new or changed data to the reasoning device for further processing.
  • the causal and the temporal Comp ⁇ component of the event-based data from the data source are linked.
  • the advantage achieved is that with it
  • At least a first and a second reasoning device is arranged, wherein the first reasoning device is designed as a data source for the second reasoning device.
  • stale data and / or obsolete conclusions are removed from the reasoning device and / or the data source. This reduces the amount of vorzuhal ⁇ Tenden events in the Reasoning Published and / or the data source and the memory requirement of Reasoning promoted is minimized.
  • the Reasoning selects a data source ⁇ based on the request of the application.
  • the advantage achieved is that requests from the application to the reasoning device can be formulated in a more abstract and succinct manner, since the application does not have to name individual data sources in the query, but instead selects the data sources required for the query by the reasoning device becomes. Further features and advantages of the invention will become apparent from the following description of an embodiment.
  • Fig. 1 is a schematic diagram of a device according to an embodiment of the present invention.
  • reference character V denotes a device for processing data in a computer-aided logic system.
  • the device comprises an application 1, a reason input device R and data sources in the form of a database 4 and an analog sensor 5.
  • the application 1 directs in one
  • Step Si too subscribing request A over a sub ⁇ skriptionssammlungstelle 2 to the Reasoning worn R.
  • ⁇ se request A can for example be defined in SPARQL and state that the application should be notified of any critical errors in the entire system or for example supercritical analog sensor values 1 ,
  • Data required by a reasoning device R P Reasoner R for generating conclusions can in the first case be present in a diagnostic database 4 of an overall system, in the second case by an analog sensor 5 arranged on a component of the overall system.
  • data sources 4.5 can also files, log files, services on the Internet, etc. ⁇ to.
  • the request to be subscribed A is in another
  • the sub ⁇ skriptionsstoff 8 now choose depending on the type of request A of the application 1, one or more of the data sources 4.5 off by these analyzes derived from the application of one request A entspre ⁇ accordingly semantics and then a corresponding subscription effected under the Analysis in step S3 or S4 forwards to the respective data source 4, 5.
  • the Reasoning recruited R created by the sub ⁇ skriptionsstoff 8 is a mapping table in the form of an interim ⁇ rule the respective data sources 4.5, and the request A to the application. 1
  • the database 4 is thus a Trig ⁇ ger T, upstream here in the form of a database trigger.
  • the trigger T checks at short intervals whether the database 4 added new data or already existing data till ⁇ changed.
  • the pellet reasoner R P now determines conclusions on the basis of the information transmitted to him, for example, in which this detects a critical error. The conclusions are given by the pellet reasoner R P in one
  • Step S9 transmitted to the event control means 6.
  • the ⁇ He eignis concedeffensch 6 now analyze using the table previously created by the Subskriptionsstoff 8 each Application and submit the application 1 in a further step Sio the conclusions of the pellet Reasoners R P.
  • Su removers are 7 Benach ⁇ rich Strengthens that new data, so there are the measures reasoning ⁇ requirements.
  • the distance means 7 analyze a Abox the pellet reasoner R P and remove the not be ⁇ necessary data which were used for the conclusions from the Abox in a step Si2
  • data sources in the form of Excel files, Word files, Access databases, Web services or generally structured data of any form as a data source.
  • data sources in the form of Excel files, Word files, Access databases, Web services or generally structured data of any form.
  • it is further mög ⁇ Lich, depending on the resource needs of the reasoner or Reaso- ning founded on the resource needs of the reasoner or Reaso- ning founded different description logical language such as OWL Light, OWL DL, OWL filling, OWL2 EL, OWL2 QL, OWL2 RL, etc. depending on the required strength of expression to use and Res ⁇ source requires the application.

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Abstract

Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem, umfassend zumindest einer Reasoningeinrichtung mit einem Reasoner, welcher Schlussfolgerungen auf der Basis eines semantischen Modells und einer Modellinstanz des semantischen Modells anhand von Daten erstellt, zumindest eine Datenquelle zur Bereitstellung von Daten zur Verarbeitung durch die Reasoningeinrichtung, sowie zumindest eine Anwendung, welche eine Anfrage an die Reasoningeinrichtung stellt und Ergebnisse von Schlussfolgerungen von der Reasoningeinrichtung erhält, wobei die Reasoningeinrichtung und die Datenquelle derart zusammenwirken, sodass die Reasoningeinrichtung auf Grund eines eingetretenen Ereignisses der Datenquelle, insbesondere zu bestimmten Zeitpunkten, zugehörige ereignisbasierte Daten von der Datenquelle zur Erstellung einer kausalen und/oder temporalbasierten Schlussfolgerung erhält und wobei die Informationen über die ereignisbasierten Daten der Datenquelle eine temporale und eine kausale Komponente umfassen. Die Erfindung betrifft ebenfalls ein entsprechendes Verfahren sowie eine entsprechende Verwendung.

Description

Beschreibung
Vorrichtung zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem sowie entsprechendes Verfahren
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem sowie ein entsprechendes Verfahren, eine entsprechende Verwendung und ein entsprechendes Computerprogrammprodukt .
Die Erfindung liegt auf dem Gebiet der Informatik und betrifft rechnerbasierte Logiksysteme, bei denen rechner¬ gestützt Wissen gemäß einer Beschreibungslogik auf der Basis eines semantischen Modells (auch als Ontologie bezeichnet) und entsprechender Modellinstanzen des Modells abgeleitet werden kann. Dieses Ableiten von Wissen entspricht dem Herleiten von Schlussfolgerungen in der Beschreibungslogik. Der Begriff Beschreibungslogik ist ein Fachbegriff auf dem Gebiet der Informatik und beschreibt eine Familie von Sprachen zur Wissensrepräsentation, wobei die meisten Beschreibungslogiken ein Fragment der Prädikatenlogik erster Stufe sind. Im Gegensatz zur Prädikatenlogik sind Beschreibungslogiken jedoch entscheidbar, wodurch die Generierung von neuem Wissen durch Schlussfolgern ermöglicht wird.
Die gemäß der Erfindung verwendete Ontologie bzw. das seman¬ tische Modell ist formal in Beschreibungslogik definiert und wird vom Fachmann auch als TBox (TBox = Terminological Box) bezeichnet. Die TBox enthält das terminologische Wissen über die Konzepte einer Domäne. Im Unterschied dazu stellt die Mo¬ dellinstanz der TBox (auch als ABox = Assertional Box be¬ zeichnet) logische Aussagen über Individuen mittels der ent¬ sprechenden terminologischen Begriffe der Ontologie dar. Terminologische Begriffe einer TBox in einem Industrieszenario sind beispielsweise Systeme und Anlagen, die von Sensoren überwacht werden, die Überwachungsdaten direkt oder indirekt bspw. über eine Datenbank zur Verfügung stellen. Die entsprechenden ABoxen, welche konkrete Instanzen darstellen, bein- halten in dem Industrieszenario z.B. konkrete Sensoren, also Distanzsensoren, Gassensoren, Temperatursensoren, etc.
Um Schlussfolgerungen in einer Beschreibungslogik abzuleiten, werden üblicherweise sog. Reasoner verwendet, welche Systeme sind, die logische Schlussfolgerungsverfahren auf explizit angegebenem Wissen in der Form der oben erwähnten TBoxen bzw. ABoxen anwenden. Je nach Ausdruckskraft der zugrunde liegenden Beschreibungslogik ist das entsprechende Schlussfolge- rungsverfahren eines Reasoners unterschiedlich komplex aufgebaut, was wiederum zu unterschiedlichem Ressourcenbedarf des Reasoners in der Form von Laufzeit und Speicherbedarf führt. Dieser Ressourcenbedarf ist wiederum abhängig von der Menge des zu verarbeitenden Wissens in der Form der TBoxen und ABo- xen. Steigt das zu verarbeitende Wissen an, nimmt auch der Ressourcenbedarf des Beschreibungslogik-Reasoners zu.
Beim Einsatz von Logiksystemen in verteilten industriellen Szenarien muss häufig eine sehr große Menge an Wissen gleich- zeitig betrachtet und in integrierter Form verarbeitet wer¬ den. Dieses Wissen wird in der Regel in einer einzigen ABox integriert. Wird diese Datenmenge in der ABox zu groß, können bekannte Beschreibungslogik-Reasoner die darin integrierten Schlussfolgerungsverfahren nicht mehr geeignet anwenden, da die Beschreibungslogik-Reasoner nur effizient auf lokal vorhandenem Wissen arbeiten und ihre internen Datenstrukturen ausschließlich im Arbeitsspeicher eines entsprechenden Rechners halten. Die Verwendung von herkömmlichen Beschreibungs- logik-Reasonern für verteilte Logiksysteme, bei denen Daten in der Form von ABoxen in großen Mengen und an vielen unterschiedlichen Stellen anfallen, ist deshalb nicht möglich.
Dies gilt insbesondere auch für sogenannte Pull-basierte Lö¬ sungen, bei denen Anwendungen aktiv Anfragen an den Reasoner stellen, welche Schlussfolgerungen anhand der TBox und der
Abox treffen. Diese sind nicht leistungsfähig genug, um große Datenmengen in hoher Frequenz, verursacht durch aktive Datenanfragen verarbeiten zu können. Damit ist eine schnelle Reak- tion der Anwendung nur begrenzt möglich, beispielsweise wenn die Anwendung in Echtzeit ein kritisches Ereignis erkennen und Gegenmaßnahmen einleiten soll.
Zur Lösung dieses Problems ist aus der DE 10 2007 029 122 AI ein Verfahren bekannt geworden, welches eine Vielzahl von Reasonern verwendet. Die Abox wird hierzu auf verschiedene Reasoner aufgeteilt. Wird eine Anfrage einer Anwendung an ei¬ nen der Reasoner gestellt, werden zunächst diejenigen Reasoner ermittelt, welche für die Abarbeitung der Anfrage erfor¬ derlich sind. Die Anfrage der Anwendung wird dann in Unteranfragen aufgeteilt und separat von den vorher ermittelten Reasonern abgearbeitet. Die einzelnen Reasoner liefern dann das Ergebnis der jeweiligen Unteranfragen zurück, werden zu einem Gesamtergebnis zusammengesetzt und an die Anwendung zurückge¬ liefert. Nachteilig dabei ist jedoch, dass eine Vielzahl von Reasonern eingesetzt werden muss. Zudem sind zeitkritische Anfragen und die Ermittlung entsprechender Schlussfolgerungen durch den/die Reasoner nur begrenzt möglich, da das Aufteilen der ursprünglichen Anfrage in Unteranfragen und das Zusammensetzen der Ergebnisse der Unteranfragen weitere Zeit benö¬ tigt. Zudem benötigen unterschiedliche Reasoner auf Grund un¬ terschiedlicher Unteranfragen unterschiedlich viel Zeit für die Ableitung einer Schlussfolgerung, sodass hier das Gesamtergebnis in Form der Schlussfolgerung für die Anwendung erst dann zur Verfügung steht, wenn sämtliche Reasoner ein Ergebnis der Unteranfrage zurückgesendet haben.
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Verfügung zu stellen, welches zeitkritische Anfragen und Schlussfolgerungen ermöglicht, einfach und kostengünstig herstellbar bzw. durchführbar ist, und gleichzeitig einen begrenzten Speicherbedarf für Schlussfolgerungen benötigt.
Diese Aufgabe wird durch eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem gelöst, umfassend zumindest eine Reasoningeinrichtung mit einem Reaso- ner, welcher Schlussfolgerungen auf der Basis eines semantischen Modells und einer Modellinstanz des semantischen Modells anhand von Daten erstellt, zumindest eine Datenquelle zur Bereitstellung von Daten zur Verarbeitung durch die Rea- soningeinrichtung, sowie zumindest eine Anwendung, welche eine Anfrage an die Reasoningeinrichtung stellt und Ergebnisse von Schlussfolgerungen von der Reasoningeinrichtung erhält, wobei die Reasoningeinrichtung und die Datenquelle derart zu¬ sammenwirken, sodass die Reasoningeinrichtung auf Grund eines eingetretenen Ereignisses der Datenquelle, insbesondere zu bestimmten Zeitpunkten, Informationen über das Ereignis sowie ereignisbasierte Daten von der Datenquelle zur Erstellung ei¬ ner kausalen und/oder temporalbasierten
Schlussfolgerung erhält und wobei die Informationen über das Ereignis und/oder die ereignisbasierten Daten der Datenquelle eine temporale und eine kausale Komponente umfassen.
Die Aufgabe wird ebenfalls durch ein Verfahren zur Verarbei¬ tung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem gelöst, umfassend die Schritte:
Richten einer Anfrage einer Anwendung an zumindest eine Reasoningeinrichtung,
Übermitteln von Informationen von ereignisbasierten Daten einer Datenquelle an die Reasoningeinrichtung , wobei das Übermitteln der Daten der Datenquelle an die Reasoningeinrichtung ereignisbasiert, ins¬ besondere zu bestimmten Zeitpunkten erfolgt,
Ermitteln einer kausalen und/oder temporalbasierten Schlussfolgerung durch einen Reasoner der Reasonin- geinrichtung auf der Basis eines semantischen Modells und einer Modellinstanz des semantischen Modells anhand der Daten der Datenquelle der übermittelten Informationen und
Übermitteln der Schlussfolgerung an die Anwendung mittels der Reasoningeinrichtung.
Der erzielte Vorteil damit ist, dass im Wesentlichen der Speicherbedarf und die für die Abarbeitung von Anfragen benö- tigte Rechenzeit des Reasoners gleich bleibt. Weiterhin kann das semantische Modell (TBox) nahezu in freier Wahl hinsicht¬ lich seiner Komplexität ausgewählt werden ohne dass zeitkri¬ tische Anfragen nicht mehr rechtzeitig abgearbeitet werden können. Weiterhin ermöglicht die Vorrichtung die Verarbeitung von temporallogischen Zusammenhängen verschiedener Ereignisse. Um wichtige temporale Abhängigkeiten nicht auf Grund des limitierten Speicherbedarfs der Vorrichtung zu verlieren, ermöglicht die Vorrichtung bzw. das Verfahren die Aggregation von Ereignissen zu Schlussfolgerungen einer höheren Ebene. So können beispielsweise verschiedene Sensorwerte, die jeweils in einem Zeitfenster tn, tn+i jeweils eine Schlussfolgerung eines Temperaturanstiegs ergeben zu einer Schlussfolgerung eines Temperaturanstiegs zwischen den Zeitpunkten t±, tn+i mit 0<=i<=n+l zusammengefasst werden.
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung sind in den Un¬ teransprüchen beschrieben. Vorteilhafterweise umfasst die Reasoningeinrichtung Ent¬ fernungsmittel zur Entfernung veralteter Daten und/oder
Schlussfolgerungen aus einem Speicher der Reasoningeinrichtung. Der erzielte Vorteil dabei ist, dass auch bei hoher Frequenz eintretender Ereignisse der Resourcenbedarf, insbe- sondere der Speicherbedarf nicht ansteigt bzw. im Wesentli¬ chen konstant gehalten wird. Die Mittel zur Entfernung veral¬ teter Daten entfernen diese erst, wenn eine Aggregation von Informationen über Schlussfolgerungen in einer höhreren Ebene erfolgt ist.
Zweckmäßigerweise umfasst die Reasoningeinrichtung zur Verarbeitung von Ereignissen Ereignissteuerungsmittel, wobei die Ereignissteuerungsmittel ausgebildet sind, um Schluss¬ folgerungen des Reasoners an die Anwendung zu übermitteln. Der Vorteil hierbei ist, dass damit auf einfache und zu¬ verlässige Weise Ereignisse bzw. deren Daten von der Datenquelle dem Reasoner zugeführt werden können und Ergebnisse des Reasoners direkt an die anfragende Anwendung übermittelt werden können. Zeitintensive, weitere Verarbeitungsschritte, wie beispielsweise ein Übertragen der Ergebnisse des Reaso- ners über eine zentrale Schnittstelle können damit entfallen,
Vorteilhafterweise umfasst die Reasoningeinrichtung Subskriptionsmittel, welche ausgebildet sind, um eine Datenquelle an¬ hand der Anfrage der Anwendung geeignet auszuwählen. Der Vorteil dabei ist, dass damit eine Anfrage einer Anwendung ein minimales Datenvolumen benötigt und ebenso die Anwendung eine Anfrage auf einer abstrakten Ebene an die Reasoningeinrichtung richten kann, da die Anwendung die genaue Auswahl und/oder Verfügbarkeit der Datenquellen bei einer Mehrzahl unterschiedlicher Datenquellen nicht zu kennen braucht. Die Subskriptionsmittel analysieren die Anfrage und wählen dann die für die Ermittlung einer Schlussfolgerung für die Anfrage einer oder mehrerer geeigneter Datenquellen aus.
Zweckmäßigerweise sind Triggermittel zwischen einer Daten¬ quelle und der Reasoningeinrichtung angeordnet. Der Vorteil der Triggermittel ist, dass damit auch Datenquellen, bei¬ spielsweise Datenbanken, angebunden werden können, welche keine eingetretenen Ereignisse, beispielsweise einer Änderung eines Analogsensorwertes, und die entsprechenden Daten an die Reasoningeinrichtung übermitteln können. Die Triggermittel führen dann unabhängig von der Reasoningkomponente periodisch eine Abfrage der Datenquelle nach neuen und/oder geänderten Daten durch und übermitteln beim Vorliegen neuer oder geänderter Daten die neuen oder geänderten Daten an die Reasoningeinrichtung zur weiteren Verarbeitung.
Vorteilhafterweise sind die kausale und die temporale Kompo¬ nente der ereignisbasierten Daten der Datenquelle miteinander verknüpft. Der erzielte Vorteil dabei ist, dass damit
Schlussfolgerungen kausaler Zusammenhänge noch einfacher mittels temporaler Relationen durch die Reasoningeinrichtung erfolgen können, was die Flexibilität der Vorrichtung erhöht. Zweckmäßigerweise ist eine Größe der Modellinstanz von einer Größe eines Zeitfensters abhängig. Auf diese Weise wird durc die Größe des Zeitfensters im Wesentlichen die Menge an Mo¬ dellinstanzdaten der Reasoningkomponente bestimmt, die zu ei nem bestimmten Zeitpunkt als für die Reasoningeinrichtung re levant gelten; insgesamt bleibt also die Menge der Mo¬ dellinstanzdaten im Wesentlichen konstant. Dies ermöglicht die Realisierung der Vorrichtung in Form eines integrierten Schaltkreises, welcher üblicherweise einen begrenzten Spei¬ cher aufweist.
Vorteilhafterweise ist zumindest eine erste und eine zweite Reasoningeinrichtung angeordnet, wobei die erste Reasoningeinrichtung als Datenquelle für die zweite Reasoningeinrichtung ausgebildet ist. Der erzielte Vorteil dabei ist, dass damit zum einen eine mögliche Parallelisierung der Abar beitung von Anfragen der Anwendung ermöglicht wird, sodass insgesamt die Zeit für eine Abarbeitung einer Anfrage sinkt. Zum anderen wird damit auch eine Reduzierung der Komplexität durch schrittweise Vorverarbeitung möglich. Die Größe der da mit zu übertragenden Daten für eine Anfrage zwischen zwei Reasoningeinrichtungen wird damit reduziert.
Vorteilhafterweise werden veraltete Daten und/oder veraltete Schlussfolgerungen aus der Reasoningeinrichtung und/oder der Datenquelle entfernt. Dies reduziert die Menge an vorzuhal¬ tenden Ereignissen in der Reasoningeinrichtung und/oder der Datenquelle und der Speicherbedarf der Reasoningeinrichtung wird minimiert.
Zweckmäßigerweise wählt die Reasoningeinrichtung eine Daten¬ quelle anhand der Anfrage der Anwendung aus. Der erzielte Vorteil dabei ist, dass damit Anfragen der Anwendung an die Reasoningeinrichtung abstrakter und prägnanter formuliert werden können, da die Anwendung einzelne Datenquellen nicht in der Anfrage benennen muss, sondern die Auswahl der für ei ne Schlussfolgerung für die Anfrage notwendigen Datenquellen durch die Reasoningeinrichtung vorgenommen wird. Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels.
Dabei zeigt:
Fig. 1 ein Prinzipschema einer Vorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
In Fig. 1 bezeichnet Bezugszeichen V eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem. Die Vorrichtung umfasst eine Anwendung 1, eine Reasonin- geinrichtung R und Datenquellen in Form einer Datenbank 4 und einem Analogsensor 5. Die Anwendung 1 richtet in einem
Schritt Si eine zu subskribierende Anfrage A über eine Sub¬ skriptionsschnittstelle 2 an die Reasoningeinrichtung R. Die¬ se Anfrage A kann z.B. in SPARQL definiert sein und aussagen, dass die Anwendung 1 über alle kritischen Fehler im Gesamtsystem oder beispielsweise über kritische Analogsensorwerte informiert werden soll.
Daten, die ein Pellet-Reasoner RP der Reasoningeinrichtung R zur Erstellung von Schlussfolgerungen benötigt, können im ersten Fall in einer Diagnosedatenbank 4 eines Gesamtsystems vorhanden sein, im zweiten Fall von einem Analogsensor 5, angeordnet an einer Komponente des Gesamtsystems, stammen. Als separate oder kombinierbare Datenquellen 4,5 können auch Dateien, Log-Dateien, Services im Internet, etc. verwendet wer¬ den .
Die zu subskribierende Anfrage A wird in einem weiteren
Schritt S2 von der Subskiptionsschnittstelle 2 an Subskripti¬ onsmittel 8 der Reasoningeinrichtung R übermittelt. Die Sub¬ skriptionsmittel 8 wählen nun je nach Art der Anfrage A der Anwendung 1 eine oder mehrere der Datenquellen 4,5 aus, indem diese die von der Anwendung 1 stammende Anfrage A entspre¬ chend ihrer Semantik analysiert und dann eine entsprechende Subskription anhand der durchgeführten Analyse im Schritt S3 bzw S4 an die jeweilige Datenquelle 4,5 weiterleitet. Gleich¬ zeitig erstellt die Reasoningeinrichtung R mittels der Sub¬ skriptionsmittel 8 eine Zuordnung in Form einer Tabelle zwi¬ schen den jeweiligen Datenquellen 4,5 und der Anfrage A der Anwendung 1.
Im Folgenden wird der Fall beschrieben, wenn eine Datenbank 4 durch die Subskriptionsmittel 8 ausgewählt wird. Die Auswahl des Analogsensors 5 sowie die entsprechenden Schritte werden dabei analog durchgeführt. Der Datenbank 4 ist also ein Trig¬ ger T, hier in Form eines Datenbanktriggers, vorgeschaltet. Der Trigger T überprüft in kurzen Abständen, ob der Datenbank 4 neue Daten hinzugefügt oder bereits bestehende Daten abge¬ ändert wurden. Treffen neue Daten ein, z.B. durch Hinzufügen eines neuen Datensatzes in die Datenbank 4, und wird dies durch den Trigger T erkannt, beispielsweise durch automati¬ sches Aktivieren des Triggers T, sendet der Trigger T die entsprechenden geänderten Daten der Datenbank 4 z.B. als Ereignis mittels Realtime Streaming Protocol Publish, etc., z.B. in Form von Resource Description Framework oder Web On- tology Language Instanzdaten an eine Weiterleitungsschnitt- stelle 3 der Reasoningeinrichtung R in einem Schritt S5. Das Ereignis sowie die zugehörigen Daten werden dann in einem Schritt S7 von der Weiterleitungsschnittstelle 3 an Ereignis- steuermittel 6 übermittelt. Die Ereignissteuermittel 6 über¬ mitteln die Information bestehend aus Ereignis sowie zugehö¬ rigen Daten in einem Schritt Ss an den Pellet-Reasoner RP, ggf. unter vorheriger Transformation in OWL Instanzdaten. Selbstverständlich kann anstelle des Pellet-Reasoners RP auch ein Fact++- oder ein RacerPro-Reasoner verwendet werden.
Der Pellet-Reasoner RP ermittelt nun Schlussfolgerungen auf Basis der ihm übermittelten Informationen, beispielsweise in dem dieser einen kritischen Fehler feststellt. Die Schluss- folgerungen werden von dem Pellet-Reasoner RP in einem
Schritt S9 an die Ereignissteuermittel 6 übermittelt. Die Er¬ eignissteuermittel 6 analysieren nun mit Hilfe der durch die Subskriptionsmittel 8 vorher erstellten Tabelle die jeweilige Anwendung und übermitteln der Anwendung 1 in einem weiteren Schritt Sio die Schlussfolgerungen des Pellet-Reasoners RP. In einem weiteren Schritt Su werden Entfernungsmittel 7 benach¬ richtigt, dass neue Daten, also die getroffenen Schlussfolge¬ rungen vorliegen. Die Entfernungsmittel 7 analysieren eine Abox des Pellet-Reasoners RP und entfernen die nicht mehr be¬ nötigen Daten, die für die Schlussfolgerungen herangezogen wurden aus der Abox in einem Schritt Si2-
Obwohl die vorliegende Erfindung vorstehend anhand eines be¬ vorzugten Ausführungsbeispiels beschrieben wurde, ist sie nicht darauf beschränkt, sondern auf vielfältige Weise modi¬ fizierbar .
So ist es beispielsweise möglich auch Datenquellen in Form von Excel-Dateien, Word-Dateien, Access-Datenbanken, Webservices bzw. allgemein strukturierte Daten jedweder Form als Datenquelle zu verwenden. Darüber hinaus ist es weiter mög¬ lich, je nach Ressourcenbedarf des Reasoners bzw. der Reaso- ningeinrichtung verschiedene beschreibungslogische Sprachen, wie beispielsweise OWL Light, OWL DL, OWL Füll, OWL2 EL, OWL2 QL, OWL2 RL, etc. je nach benötigter Ausdrucksstärke und Res¬ sourcenbedarf der Anwendung zu verwenden.
Bezugs zeichenliste :
V Vorrichtung
1 Anwendung
S i Subskription
2 Subskriptionsschnittstelle
3 Weiterleitungsschnittstelle
R Reasoningeinrichtung
Rp Pellet-Reasoner
T Trigger
4 Datenbank
5 Sensor
6 Ereignissteuermittel
7 Entfernungsmittel
8 Subskriptionsmittel
S l-Sl2 Verfahrensschritte

Claims

Patentansprüche
1. Vorrichtung (V) zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem, umfassend
zumindest einer Reasoningeinrichtung (R) mit einem Reaso- ner (RP) , welcher Schlussfolgerungen auf der Basis eines semantischen Modells und einer Modellinstanz des semantischen Modells anhand von Daten erstellt,
zumindest eine Datenquelle (4, 5) zur Bereitstellung von Daten zur Verarbeitung durch die Reasoningeinrichtung (R) , sowie zumindest eine Anwendung (1), welche eine An¬ frage (A) an die Reasoningeinrichtung (R) stellt und Ergebnisse von Schlussfolgerungen von der Reasoningeinrichtung (R) erhält, wobei die Reasoningeinrichtung (R) und die Datenquelle (4, 5) derart zusammenwirken, sodass die Reasoningeinrichtung (R) auf Grund eines eingetretenen Ereignisses der Datenquelle (4, 5), insbesondere zu be¬ stimmten Zeitpunkten, zugehörige ereignisbasierte Daten von der Datenquelle (4, 5) zur Erstellung einer kausalen und/oder temporalbasierten Schlussfolgerung erhält und wobei die Informationen über die ereignisbasierten Daten der Datenquelle (4,5) eine temporale und eine kausale Komponente umfassen.
2. Vorrichtung (V) gemäß zumindest Anspruch 1, wobei
die Reasoningeinrichtung (R) Entfernungsmittel (7) zur Entfernung veralteter Daten und/oder Schlussfolgerungen aus einem Speicher der Reasoningeinrichtung (R) umfasst.
3. Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-2, wobei die Reasoningeinrichtung (R) zur Verarbeitung von Ereignissen Ereignissteuerungsmittel (6) umfasst, wobei die Ereignissteuerungsmittel (6) ausgebildet sind, um Schlussfolgerungen des Reasoners (RP) an die Anwendung (1) zu übermitteln.
4. Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-3, wobei die Reasoningeinrichtung (R) Subskiptionsmittel (8) umfasst, welche ausgebildet sind, um eine Datenquelle (4, 5) anhand der Anfrage (A) der Anwendung (1) geeignet aus¬ zuwählen .
Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-4, wobei Triggermittel (T) zwischen einer Datenquelle (4, 5) und der Reasoningeinrichtung (R) angeordnet sind.
Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-5, wobei die kausale und die temporale Komponente der ereig¬ nisbasierten Daten der Datenquelle (4,5) miteinander verknüpft sind.
Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-6, wobei eine Größe der Modellinstanz von einer Größe eines Zeitfensters abhängig ist.
Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-7, wobei zumindest eine erste und eine zweite Reasoningein¬ richtung (R) angeordnet sind, wobei die erste Reasonin¬ geinrichtung (R) als Datenquelle (4,5) für die zweite Reasoningeinrichtung (R) ausgebildet ist.
Verfahren zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem, umfassend die Schritte:
Richten ( S i ) einer zu subskribierenden Anfrage (A) einer Anwendung (1) an zumindest eine Reasoningeinrichtung (R) ,
Übermitteln (S5, S7, Se) von Informationen von ereig¬ nisbasierten Daten einer Datenquelle (4, 5) an die Reasoningeinrichtung (R) , wobei das Übermitteln (S5, S7, Ss) der Daten der Datenquelle (4, 5) an die Rea¬ soningeinrichtung (R) ereignisbasiert, insbesondere zu bestimmten Zeitpunkten erfolgt,
Ermitteln (SF) einer kausalen und/oder temporalba¬ sierten Schlussfolgerung durch einen Reasoner (RP) der Reasoningeinrichtung (R) auf der Basis eines semantischen Modells und einer Modellinstanz des seman- tischen Modells anhand der Daten der Datenquelle (4, 5) der übermittelten Informationen und
Übermitteln (Sg, Sio) der Schlussfolgerung an die An¬ wendung (1) mittels der Reasoningeinrichtung (R) .
10. Verfahren gemäß Anspruch 9, umfassend den Schritt
Entfernen (Sn, S12) veralteter Daten und/oder veralteter Schlußfolgerungen aus der Reasoningeinrichtung (R) und/oder der Datenquelle (4, 5) .
11. Verfahren gemäß zumindest einem der Ansprüche 9-10, wobei
Daten der Datenquelle (4, 5) mit Zeitstempeln und/oder mit temporalen Abhängigkeiten, insbesondere durch die Reasoningeinrichtung (R) , versehen werden.
12. Verfahren gemäß zumindest einem der Ansprüche 9-11, wobei die Reasoningeinrichtung (R) eine Datenquelle (4, 5) anhand der Anfrage (A) der Anwendung (1) auswählt.
13. Verwendung einer Vorrichtung (V) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1-8, insbesondere geeignet zur Durchführung eines Verfahrens gemäß zumindest einem der Ansprüche 9- 12, zur Verarbeitung von Daten in einem rechnergestützten Logiksystem.
14. Computerprogrammprodukt mit einem auf einem maschinenles¬ baren Träger gespeicherten Programmcode zur Durchführung eines Verfahrens gemäß zumindest einem der Ansprüche 9- 12, wenn das Programm auf einem Rechner abläuft.
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