JP2017016306A5 - - Google Patents

Claims (14)

1. 複数のデバイスのうちの少なくともいずれかのデバイスにおいて得られるデータを、当該データを利用するアプリケーションへと提供する、データフローを制御するためのデータフロー制御装置であって、
   前記複数のデバイスのそれぞれにおいて得られるデータである複数のデバイス指標と、
   前記アプリケーションが制御又は予測する指標である目的指標とを少なくとも含む、複数の指標のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを記憶する因果ネットワーク記憶部と、
   前記アプリケーションからデータ要求を受けた場合に、前記因果ネットワークに基づき、前記アプリケーションの目的指標と因果関係を有する少なくとも１つのデバイス指標を前記複数のデバイス指標の中から選択するデバイス指標選択部と、
   前記選択されたデバイス指標に対応するデバイスにおいて得られるデータが、前記アプリケーションへ提供されるように、データフローを制御するデータフロー制御部と、
   を有することを特徴とするデータフロー制御装置。
2. 前記因果関係は、２つの指標のあいだの因果強度の情報と、前記２つの指標のうちの一方の指標の影響が他方の指標に伝播するのにかかる遅延時間の情報とを含む
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータフロー制御装置。
3. 前記因果関係は、移動エントロピーを用いて定義される
   ことを特徴とする請求項２に記載のデータフロー制御装置。
4. 前記デバイス指標選択部は、前記因果ネットワークにおいて、前記目的指標からの距離が近いデバイス指標を優先的に選択し、距離が同じ場合には因果強度が強い方のデバイス指標を優先的に選択し、距離も因果強度も同じ場合には遅延時間が短い方のデバイス指標を優先的に選択する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載のデータフロー制御装置。
5. 前記デバイス指標選択部は、デバイスがアクティブか非アクティブかを確認し、非アクティブなデバイスに対応するデバイス指標を選択の対象から除外する
   ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１項に記載のデータフロー制御装置。
6. 複数のデバイスのうちの少なくともいずれかのデバイスにおいて得られるデータを、当該データを利用するアプリケーションへと提供する、データフローを制御するためのデータフロー制御方法であって、
   前記アプリケーションからデータ要求を受けた場合に、前記複数のデバイスのそれぞれにおいて得られるデータである複数のデバイス指標と、前記アプリケーションが制御又は予測する指標である目的指標とを少なくとも含む、複数の指標のあいだの因果関係を表す因果ネットワークに基づき、前記アプリケーションの目的指標と因果関係を有する少なくとも１つのデバイス指標を前記複数のデバイス指標の中から選択するステップと、
   前記選択されたデバイス指標に対応するデバイスにおいて得られるデータが、前記アプリケーションへ提供されるように、データフローを制御するステップと、
   を有することを特徴とするデータフロー制御方法。
7. 請求項６に記載のデータフロー制御方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. センシングデータを出力するセンサを管理する情報処理装置が読み取り可能なデータストリームであって、
   前記センシングデータを利用するアプリケーションを特定する情報と、
   前記アプリケーションが制御又は予測する指標である目的指標と因果関係を有するセンシングデータを出力するものとして選択されたセンサを特定する情報と、
   前記選択されたセンサで得られるセンシングデータと前記目的指標のあいだの因果関係情報と、
   を含むことを特徴とする制御指令データストリーム。
9. 前記因果関係情報は、前記センシングデータと前記目的指標のあいだの因果強度の情報と、前記センシングデータの影響が前記目的指標に伝播するのにかかる遅延時間の情報とを含む
   ことを特徴とする請求項８に記載の制御指令データストリーム。
10. 複数のデバイスの各々からデバイス指標の時系列データを取得し、
    前記複数のデバイスのうちの少なくともいずれかからデータの提供を受け、当該データを利用するアプリケーションから、当該アプリケーションが制御又は予測する指標である目的指標の時系列データを取得し、
    前記複数のデバイスにそれぞれ対応する複数の前記デバイス指標の前記時系列データ及び前記目的指標の前記時系列データに基づいて、前記複数のデバイス指標と前記目的指標とを少なくとも含む、複数の指標のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成する因果ネットワーク生成部
    を有することを特徴とする学習装置。
11. 前記因果関係は、２つの指標のあいだの因果強度の情報と、前記２つの指標のうちの一方の指標の影響が他方の指標に伝播するのにかかる遅延時間の情報とを含む
    ことを特徴とする請求項１０に記載の学習装置。
12. 前記因果関係は、移動エントロピーを用いて定義される
    ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の学習装置。
13. 複数のデバイスの各々からデバイス指標の時系列データを取得するステップと、
    前記複数のデバイスのうちの少なくともいずれかからデータの提供を受け、当該データを利用するアプリケーションから、当該アプリケーションが制御又は予測する指標である目的指標の時系列データを取得するステップと、
    前記複数のデバイスにそれぞれ対応する複数の前記デバイス指標の前記時系列データ及び前記目的指標の前記時系列データに基づいて、前記複数のデバイス指標と前記目的指標とを少なくとも含む、複数の指標のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成するステップと、
    を有することを特徴とする学習方法。
14. 請求項１３に記載の学習方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。