JP7481571B2 - 認証された属性パラメータおよびオペラント条件付けタグを使用する認知的なクロスコラボレーションアクセスを用いたシェル通信を提供するためのデジタルクラウドベースのプラットフォームおよび方法 - Google Patents

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Description

本発明は、セキュアなクラウドベースのネットワークにおいてネットワーク可能な（network-enabled）装置を有する複数のユーザ間で、制御されたデータ駆動（data-driven）およびプロジェクト駆動（project-driven）のクロスネットワークデータアクセス、マルチユーザインタラクション、および、認証されたクロスネットワークプロジェクトコラボレーションを提供する、デジタルクラウドベースのネットワークシステムおよびプラットフォームに関する。特に、本発明は、プロセス駆動ネットワークインタラクションおよびプロジェクトコラボレーションにおいて実行されるべきタスクに対して割り当てられる関係を有しているユーザの異なるクラス／グループを伴うデジタルプラットフォームとのセキュアな、クラウドベースのネットワーク通信において、認証されたネットワークコラボレーションを促進するデジタルプラットフォームに関する。ピアレビューされた（peer-reviewed）関係の設定は、ネットワーキングコラボレーションおよびプロセス駆動プロジェクトコラボレーション開発の基礎を提供する。本発明のデジタルプラットフォームは、例えば、標準化の欠如、ネットワーキング複雑性の推進、およびタグ付けの欠如によって誘発される、そうしたプラットフォームの既知のプロセス摩擦（friction）を克服するのを可能にする。さらに、Webベースの生産性機能は、ユーザの環境について拡張を提供することができ、その結果、プロジェクトに対して割り当て可能なユーザは、確立された関係に従って、プラットフォームを使用して、デジタルプラットフォーム上でコラボレーションし、そして、アカウンティング（accounting）を実行することができる。特に、本発明は、リソース、ワークフロー、人材またはプロジェクト管理、例えば、それぞれに、人材リソースの管理及び／又はピアレビューされた時間配分、に対する自動化およびセキュアなアクセスを取り扱う。
技術の研究開発の世界は、かつてないスピードで変化している。競争に勝つためには、特に、複雑な産業施設やプラントの分野においては、高度に専門的な技術専門家（specialist）のみが操作（operate）できるレベルで、そして、操作時間を維持するための非常に短い反応時間枠内で、技術、保守サービス、およびデータを、維持し、適合し、そして、交換することが、しばしば必要である。そうした専門家は、しばしば、世界のほぼ全域に分散しており、そして、見つけるのが難しい。必要とされるスケール、および、セキュアなコラボレーションインタラクションを達成するためには、参加者の組織的境界および技術的限界を拡張するデジタルプラットフォームを確立し、かつ、開発するための、新しい、より適切な技術に対する大きな要求が存在している。実際、近年、デジタルプラットフォーム技術が、デジタル革命の最も強力な技術的顕現（manifestation）の１つとして登場している。それは、また、「第４次産業革命（“fourth industrial revolution”）」、または、略して、インダストリー４．０（industry4.0）としても呼ばれるものである。クラウド、モバイル、およびアナリティクス（analytics）の急速な進歩、および、これらの新技術のコスト低下のおかげで、デジタルプラットフォームは、イノベーションのための技術の成長およびブレークスルーに係る次のステップを創出することができる。デジタルプラットフォームは、専門技術者、修理担当者、開発者、およびエンジニアに係る膨大な開発、研究、およびコラボレーションコミュニティを結集することを可能にする。デジタルプラットフォーム技術により、ネットワークのコラボレーションおよび開発、特には、プロジェクトおよびタスクに特化したコラボレーション、そして、膨大なスケールと効率の開発、創出することができる。さらに、この技術は、異なる技術分野および産業分野からの企業と専門家との間で、新たなレベルのネットワークコラボレーションを可能にする。かくして、クラウドコンピューティングプラットフォームは、しばしば、異なるタイプのアプリケーション及び／又はプロセスの構築、実装、および管理を提供することができる。
デジタルプラットフォーム、および、関連するエコシステムの重要性の増大は、新たなデジタルインフラストラクチャ(例えば、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、ブロックチェーン、ビッグデータ・アナリティクス)の出現、および、製品、サービス、プロセスへのデジタル・テクノロジーの導入に基づいており、かつ、それらにより動かされている。デジタルプラットフォームの根底にあるユビキタスデジタルインフラストラクチャの利用可能性は、サービスを提供すること、および、ビジネスを行うことのコストと同様に、性質、方法、プロセス、構造を根本的に再構築した。従って、仮想エコシステムにおける参加者間で制御され、かつ、構造化されたネットワーク化インタラクションを可能にする、デジタルプラットフォームのための適切な技術に対する巨大な要求が存在している。
自動化されたサービスプロバイダプラットフォームシステムは、例えば、米国特許出願公開US2015/0286979A1または米国特許US7,502,747B1から知られている。これらの出版物は、サービスタスクの自動化されたスケジューリング、および、サービスタスクの予約の自動化されたスケジューリングを明らかにしている。上述の従来技術のシステムは、サービスタスクの購入者によって要求されたサービスタスクに関してサービスタスクのタイプ、技術者の利用可能性スケジュール、技術者のスキル、または技術者のスキルレベルを実行するための初期推定時間長など、１つ以上の要因に基づいてサービスプロバイダへのジョブのスケジューリングおよび割り当てを管理するように構成されている。しかしながら、サービスタスクの購入者は、サービスプロバイダの全ての格付け（rating）及び／又はスキルレベルを含む、従来のサービスプロバイダプラットフォームシステムの提示されたデータに依存しなければならない。これらのデータは、サービスタスクの自己割り当てに関するサービスプロバイダデータ、割り当てられたサービスタスクに関して提示されたサービスプロバイダスキルレベル、成功裡に完了したサービスタスクの数、サービスタスクを実行するのに必要な時間、それぞれの移動時間および移動費用、サービスタスクのコスト、サービスプロバイダの読み／書きおよび会話における言語のスキルに関する。このデータのリストは完全性を請求しないこと、そして、さらに、上記で引用した１つ以上のデータの関心レベルが低くあり得ることも、また、可能であることが、留意されるべきである。しかし、上記の全てのデータに共通するのは、それらが証明または認証なしに購入者に与えられるということである。従って、問題のデータは疑似的（quasi）「確定（“set in stone”）」であり、そして、現在、生成されているデータに基づいて状況に応じて適応されることはない。
米国特許US6,859,523B1は、結果データを生成するために提供されたソースデータを操作するプロセスを実行する１人以上のヒト労働者を自動的に管理するためのシステムを開示している。タスクステップのセットを含むプロセスは、各々が、入力を有し、そして、タスク結果をもたらす。システムは、顧客からのソースデータについて受信ユニットを含む。ソースデータの各ユニットおよびソースデータのユニットに対する各タスクステップに対して、システムは、タスクステップおよび対応する入力ユニットを労働者にディスパッチし、そして、労働者が入力ユニット上でディスパッチされたタスクステップを実行した後で、ディスパッチされたタスクステップおよび労働者からの入力ユニットのタスク結果が受信される。各労働者は、タスクスキルを有することが証明され、各タスクステップは、対応するタスクスキルを必要とし、そして、タスクステップの対応するタスクスキルを有することが証明された労働者に、実質的に人材的管理なしで、任意のタスクステップのディスパッチが自動的に行われる。本方法は、さらに、ソースデータのユニットに対するタスクステップのタスク結果を評価すること、を含む。さらに、米国特許出願公開US2019/0026702A1は、管理された環境の中の収容者（inmate）に対して業務特有のトレーニング教材および業務特有の雇用タスクを提供するためのシステムを開示している。このシステムは、ユーザ起動動作に応答して、無線装置から制御プラットフォームで認証要求を受け取ることによって、登録されたユーザを認証し、そして、ユーザが、トレーニングデータベースに保管されたインタラクティブ・トレーニングマテリアル、テストデータベースに保管されたインタラクティブ・テストマテリアル、または、ユーザを認証する際に業務特有のタスクを実行するためのインターフェイスをユーザに提供する雇用サブシステム、に対するユーザアクセスを提供する。データベースまたはサブシステムそれぞれへのアクセスは、ユーザに対応するプロファイルに基づいてユーザに提供される。タスクは、無線装置を使用して完了する。最後に、米国特許7,155,400B1は、結果データを生成するために提供されたソースデータを操作するプロセスを実行するヒト労働者を管理するためのシステムを開示している。本プロセスは、各々が入力を有し、かつ、タスク結果をもたらすタスクステップのセットを含む。システムは、顧客からソースデータのユニットを受信する。ソースデータの各ユニットおよびソースデータのユニットに対する各タスクステップに対して、システムは、タスクステップ、および、それに対応する入力ユニットを労働者にディスパッチし、労働者が、入力ユニット上でディスパッチされたタスクステップを実行した後で、システムは、ディスパッチされたタスクステップおよび労働者からの入力ユニットに対応するタスク結果を受信する。各労働者は、タスクスキルについて認定され、ここで、各タスクステップは、対応するタスクスキルを必要とする。タスクステップのディスパッチは、実質的に人材的管理なしに、タスクステップの対応するタスクスキルを有することを認定された労働者に対して自動的に行われる。本システムは、さらに、不足が予測された場合には、実質的に人材的管理のない労働者を自動的に補充（recruit）することができる。
本発明は、先行技術のシステムの上記の技術的問題を考慮してなされたものである。本発明の１つの目的は、インテリジェントなタスク管理および技術サービスの必要性のために、セキュアなクラウドベースのネットワーク上でネットワーク可能な装置を有する複数のユーザ間で、プロジェクト駆動のクロスネットワークデータアクセス、マルチユーザインタラクション、および認証されたプロジェクトコラボレーションを可能にする、デジタルネットワークプラットフォームおよびデジタルサービスプロバイダプラットフォームをそれぞれ提供することである。特に、本発明は、セキュアなクラウドベースのネットワーク通信によって、マルチユーザ環境における認証されたネットワークコラボレーションを促進するインテリジェントなデジタルプラットフォームを提供することを目的とする。本発明は、プロセス駆動ネットワーキングインタラクションおよびプロジェクトコラボレーションにおいて、プロジェクト内で実施または実行されるタスクまたはジョブに対して、割り当てられた関係、特に、階層関係を有する、異なる異質のクラス／グループのユーザまたはユニットに対してコラボレーションを提供することを可能にする。
本発明に従って、これらの目的は、特に、独立クレームの特徴を用いて達成される。加えて、さらなる有利な実施形態は、従属請求項および関連する説明から導き出すことができる。
本発明に従って、制御されたプロジェクト駆動ネットワーキングインタラクション及び／又はシェル通信を提供するデジタルネットワーキングプラットフォームのための上述の目的が達成される。特には、本発明によって、制御されたプロジェクト駆動ネットワーキングインタラクションが、操作ユニットと配備ユニットとの間のデジタルプラットフォームによって提供される。各ユニットは、データ伝送ネットワークを介して、ネットワーク可能な装置によってデジタルネットワーキングプラットフォームを評価し、各ユニットは、デジタルクロスネットワークプラットフォームによって提供される、セキュアな、クラウドベースのネットワークに対する制御されたネットワークアクセスのための認証および認可資格証明書を伴い、デジタルネットワーキングプラットフォームの通信データベースにおいて割り当てられたユニットアカウントを有する。プロジェクトは、デジタルネットワーキングプラットフォームの永続ストレージに保持されており、操作ユニットと、１つ以上の配備ユニットと、プロジェクトタスクとの間の少なくとも１つの割り当てられた関係性を有する。デジタルネットワーキングプラットフォームは、デジタルプラットフォームのネットワークインターフェイスを備え、ネットワーク可能な装置を用いて、データ伝送ネットワークを介して、操作ユニットおよび配備ユニットのためのセキュアな、クラウドベースのネットワークに対するネットワークアクセスを提供している。プロジェクトは、デジタルプラットフォームの永続ストレージに保持されている専用の、セキュアなネットワークを介して、割り当てられたユニットに対してのみアクセス可能であり、プロジェクトに関連するプロジェクトデータのアップロードおよびダウンロードアクセスを提供し、割り当てられた関係性に従って、プロジェクトデータを他のユニットと共有している。プロジェクトマネージャモジュールは、新規プロジェクトを要求している操作ユニットのプロジェクトサブミッションからプロジェクトデータを抽出し、新規プロジェクトは、プロジェクトマネージャモジュールのプロジェクトアナライザによって、プロジェクトサブミッションデータに基づいて生成され、かつ、関連するプロジェクトデータは、永続ストレージに保管されている。タスクセレクタは、プロジェクトサブミッションデータに基づいてタスクデータベースから配備ユニットによって実行される１つ以上のタスク、例えばプランシフタ（plansifter）メンテナンスを選択し、特定の配備ユニットによって実行可能な認証されたスキル認定データに基づいて１つ以上の配備ユニットを選択しており、選択されたタスクが、選択された１つ以上の配備ユニットに割り当てられて、新規プロジェクトに関連する関係性を提供している。アクセスコントローラは、新しいプロジェクトについてセキュアな、クラウドベースのネットワークを生成し、操作ユニット、および、関係性で示される、選択された配備ユニットのために、新しいプロジェクトへのアクセスを提供しており、ここでは、ユニットのペア間で任意の通信が許可される前に、前記ユニットのペア間で、関係性が確立されている。タスクセレクタは、例えば、マシンベースのマッチング構造を備え、ここでは、マシンベースのマッチング構造を用いて、プロジェクトに関連する特定のタスクを実行するために、適切なスキル証明が決定され、そして、少なくとも１つの配備ユニットが、必要とされる前記決定されたスキル証明、および、少なくとも、サブミッションデータの操作ユニットの位置および利用可能な配備ユニットの位置を含む、追加的なのトリガ基準に基づいて決定される。配備ユニットを選択する場合に、決定されたスキル証明は、選択されたタスクを実行するために、マシンベースのマッチング構造によって決定された必須スキルおよびオプションスキルを含み、必須スキルは、選択されたタスクを完了するために必要とされ、かつ、オプションスキルは、少なくとも、発話言語パラメータ及び／又は付加的サービスまたは装置を示す付加的スキルパラメータを含む。配備ユニットは、マシンベースのマッチング構造によって、配備ユニットが、必須スキルについてフィルタリングされ、一方、マシンベースのマッチング構造によって、スコアリング構造が、オプションスキルについて適用され、ここで、より高いスコアは、マシンベースのマッチング構造によって、配備ユニットが選択されて、トリガされる可能性が、より高い。スコアリングは、例えば、最良のスキルマッチングに基づくことができる。代替的または追加的に、スコアリングは、配備ユニットの価格パラメータ値、及び／又は、経費パラメータ値、及び／又は、移動時間または地理的距離パラメータ値を考慮した、最も高いマージンマッチングに基づくことができる。スコアリングは、さらに、プラットフォームを使用してタスクを実施したことがない配備ユニットに対して、より高いスコアを提供する、最良のプラットフォーム成長構造に基づくことができる。マシンベースのマッチング構造は、例えば、１つ以上のマシンベースの学習構造（ML）を備えることができる。マシンベースの学習構造は、例えば、ヒルクライム、遺伝的または進化的マシンベースの学習構造を備えることができる。デジタルネットワーキングプラットフォームは、例えば、選択された１つ以上の配備ユニット、及び／又は、適切な配備ユニットに関連するサービスプロバイダに通知するためのディスパッチャを備えることができる。ディスパッチャは、例えば、適切な配備ユニットに対する特定のタスクへのアクセスを提供するオークションプロセスを備えることができる。
本発明は、特に、デジタルプラットフォームが、サービス会社または独立したテクノロジーに精通した人々といった、配備ユニットに対してソフトウェアプラットフォームを提供するという利点を有しており、ここで、それらは、(デジタルプラットフォーム環境によって)標準化された特定のサービスタスク/ジョブについてトレーニングされ、資格を得ることができる。これらのタスク/ジョブは、次いで、技術者といった、適格な(かつ、認定された)配備ユニット、またはサービス会社に提供される。配備ユニットは、その利用可能性に応じて、ジョブを受け入れることができ、次いで、タスク/ジョブを実行する。タスク/ジョブの実行は、例えば、デジタルプラットフォーム基準によって提供され、または、受け入れられた衣服を着用して（wearing clothing）、デジタルプラットフォームレジームの下で行われる。デジタルプラットフォームは、例えば、サービスのエンドカスタマとして、操作ユニットに請求し、そして、サービス技術者または会社といった配備ユニットを、事前に合意された料金に従って、支払うことができる。タスク/ジョブ実行の責任は、例えば、デジタルプラットフォームにある。
一つの実施形態の変形例として、現行のサービスプロバイダプラットフォームは、サービスタスクデータベースと、少なくとも１つのサービスプロバイダからの要求及び／又は受信入力データを、少なくとも１つのサービスプロバイダインターフェイスを介して、収集および保管するように設計された、入力データベースに接続されたサービスプロバイダインターフェイスと、を含む。ここで、サービスプロバイダプラットフォームは、さらに、トレーニングユニットを含み、そこでは、少なくとも１つの入力データが評価ユニットにおいて分析されて、サービスプロバイダに少なくとも１つのスキルレベルを割り当て、例えば、予め定義されたアルゴリズムまたは構成に従うことによって、または、直接入力もしくはフィードバックループを介して、１つ以上の他のソフトウェアコンポーネントの入力に応答することによって、少なくとも１つの自動的に、すなわち、人とのインタラクションをほとんど又は全く伴わずに、論理づけられ、生成され、または計算される。少なくとも１つのスキルレベルに基づく個別に編集されたトレーニングセッションは、サービスプロバイダに利用可能であり、このトレーニングセッションは、サービスプロバイダのインタラクションによって成功裏に参加しなければならず、ここで、少なくとも別のスキルレベルは、サービスプロバイダに割り当てられる。ここで、サービスプロバイダプラットフォームは、さらに、少なくとも１つのインテリジェントアルゴリズムを実行するように設計されたマッチングユニットを含み、そこでは、少なくとも１つのインテリジェントアルゴリズムにおいて使用される少なくとも１つ及び／又は別のスキルレベルに基づいて、少なくとも１つの実現可能なサービスタスクがマッチングユニット内のサービスプロバイダに割り当てられる。そして、ここで、サービスプロバイダプラットフォームは、さらに、サービスプロバイダプロファイルデータベースを含み、そこでは、多数の関連サービスプロバイダデータを有するサービスプロバイダが自動的に又は要求に応じて、サービスプロバイダプロファイルデータベースに登録される。現在のサービスプロバイダプラットフォームのハイライトは、セルフチェックと自動的な改善に見られる。サービスプロバイダプラットフォームの一部になろうと意図する各サービスプロバイダは、彼ら自身の入力データを入力データベースに転送することを要求され、そこでは、これらの入力データが、評価ユニットによってチャレンジされる。その後に続いて、サービスプロバイダは、「終業時（“at the end of the day”）」に別のスキルレベルに到達するために、そして、少なくとも１つの割り当てられたサービスタスクに基づいて、トレーニングセッションに参加する必要がある。新しいサービスプロバイダプラットフォームには、自己チェック機能、それぞれに、自動的に自己を向上させ、サービスプロバイダプラットフォーム全体を恒久的に整理または清掃する自己モニタリング機能が疑似的に装備（quasi-equipped）されている。
サービスプロバイダが参加する必要があるトレーニングセッションは、双方向トレーニング通信を用いてオンラインで開催することができ、そして、トレーニングセッションは、ビデオファイル並びにオーディオファイルの形態の教材を含むことができ、そして、関連機器は、ディスプレイ、スピーカ、マイクロフォン(ヘッドセット)、およびマウスポインタを含むことができる。また、リモート伝送を使用する講義も含むことができ、ここで、講師は、自動化され、かつ、個別に編集された講習会のプレゼンテーションのために雇用された外部(第三者)サービスプロバイダである。もちろん、社内講師も、また、考えられる。講師は、放送によるライブ講座の開催や、異なる時間帯にいる複数の学生を対象とした時間シフト学習のための講義録音などを行うことができる。サービスプロバイダプラットフォームシステムに属するサービスプロバイダは、異なる技術分野であってよく、例えば、異なる地位を占める。ある技術分野において、サービスプロバイダは、講師として行動し、別の技術分野において、サービスプロバイダは、学生としての地位を有し、そして、さらに別の技術分野において、同じサービスプロバイダは、区分が不明であり、そして、購入者のオーダーに従ってサービスタスクを実行するサービスプロバイダとして行動するだけである。
購入者は、サービスタスクオーダリングインターフェイスを介して、サービスタスクを注文し、そして、このサービスタスクの完了後に、フィードバックデータをサービスプロバイダプラットフォームシステムに送信する。そのフィードバックデータで、関連するサービスプロバイダが再評価される。特に重要なことは、格付けユニットが、サービスプロバイダの自動化された再評価に基づいて、サービスプロバイダデータを自動的に増加させるために、かつ／あるいは、サービスプロバイダに少なくとも第２の自動化され、かつ、個別にコンパイルされたトレーニングセッションに出席するように求めるために、サービスプロバイダの自動化された再評価のための評価ユニットへのフィードバック接続を有することである。ここで、この少なくとも第２の自動化され、かつ、個別にコンパイルされたトレーニングセッションは、サービスプロバイダのインタラクションにより成功裡に参加されることを要し、ここでは、このさらに別のスキルレベルが、サービスプロバイダプロファイルデータベースにおける関連のサービスプロバイダデータを自動的に増加させる。
別の実施形態において、デジタルプラットフォームおよび少なくとも１つのサービスプロバイダプラットフォームは、エッジコンピューティングを使用して分散ネットワークとして構成されており、ここでは、サービスプロバイダプラットフォームが、プロバイダに分散配置されたエッジサーバとして実現されている。一つの利点は、実施形態の変形例が、データのリアルタイム処理を用いて、リクエストまたはシェル通信により近い低遅延（low latency）を提供することができることである。デジタルプラットフォームは、ビッグデータ上で動作し、一方、エッジコンピューティング構造は、デジタルネットワーキングプラットフォームに対して評価された操作ユニット及び／又は配備ユニットに関連するセンサによって生成されたリアルタイムデータである「即時データ（“instant data”）」上で動作する。例えば、センサまたは測定装置は、経度または緯度測定パラメータ、または、１つ以上の操作ユニット等の動作時間パラメータとして地理的位置パラメータをキャプチャすることができる。追加的な測定パラメータに基づいて、デジタルプラットフォームは、特定のプロジェクトに関する操作ユニット及び／又は配備ユニット間で、提供され、または、選択可能なシェル通信において、追加の選択性を提供することができる。すなわち、セキュアなクラウドベースのネットワークである。
さらに、デジタルプラットフォームは、例えば、操作ユニット及び／又は配備ユニットにおいて、リモート同期クライアントを介して、シェルアイコン通信を提供することができる。シェルアイコン通信は、クラウドベースのデジタルプラットフォーム上でホストされるプロジェクトのステータスまたは他のパラメータに関するものである。クラウドベースのコラボレーションデジタルプラットフォームにおける対応するホストサーバアプリケーションは、操作ユニット及び／又は配備ユニット(または、操作ユニット及び／又は配備ユニットに関連するデバイス)におけるリモート同期クライアントを、デジタルプラットフォームを介して提供されるプロジェクトを用いて増加的に更新することができる。クラウドベースのコラボレーションおよびクラウドストレージサーバを含むデジタルプラットフォームは、操作ユニット及び／又は配備ユニットにおけるクライアント及び／又はアクセスツールのリモート同期を、デジタルプラットフォームを介して発生したイベントを用いて増加的に更新することができる。操作ユニット及び／又は配備ユニットは、有線無線、他のデバイスとのセルラー接続、ホストサーバ、及び／又は通知サーバアプリケーションといった他のシステム、及び／又は操作ユニット、及び／又は配備ユニットに関連するデジタルプラットフォーム、及び／又は測定デバイスおよびセンサ上のサーバ、及び／又は通知サーバアプリケーションを含む、デジタルプラットフォームへの通信または接続を確立するための、任意のデジタル、ネットワーク可能なシステム、及び／又はデバイス、及び／又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。受信または検出された信号は、例えば、ウェブベースのコラボレーション環境またはオンラインのコラボレーションプラットフォームを提供するデジタルプラットフォームを介してプロジェクトにアクセスするプロジェクト協力者として、操作ユニット及び／又は配備ユニットの活動を示すことができる。さらに、デジタルプラットフォーム、及び／又は操作ユニット、及び／又はその配備ユニットおよびデータベースシステムは、例えば、デジタルプラットフォーム、及び／又は操作ユニット、及び／又は配備ユニット上で、侵入者が低レベルコマンドを実行することを可能にする逆（reverse）セキュアシェル接続を介して、権限のないユーザまたはシステムによる侵入に対して脆弱であり得る。デジタルプラットフォームのネットワークと外部ネットワークとの間のパケットデータトラフィックをモニタリングし、かつ、検査することによって、逆シェル接続を検出することができる。そうしたプロセスでは、例えば、デジタルプラットフォームのネットワーク内で発信される正常なシェルセッションを検出した後で、最初のシェル検出を不当に利用する（exploiting）逆シェル接続は、事前に決定されたトラフィックパターンに対するモニタリングされたパケットのシーケンスの送信方向およびペイロードサイズを分析することによって検出することができる。特定のパターンが、関連の異なるシステム、例えば、デジタルプラットフォーム、及び／又は操作ユニット、及び／又は配備ユニット、に対して選択され得る。
本発明は、実施例に依拠し、かつ、これらの図面を参照して、以下で、より詳細に説明される。:
図1は、それぞれ、提示されたプロジェクト101、102、...、10iに対する、デジタルネットワーキングプラットフォーム1を使用した、ダイナミックタスク割当て及び／又は配置を概略的に説明する、ダイアグラムを示している。レベル1タスク1111、1112、...、111iに焦点を当てており、ここで、タスク1111、1112、...、111iは、２つ以上(ここでは３つ)のレベルのタスク1111、1112、...、111iにグループ化されている。 図2は、それぞれ、提示されたプロジェクト101、102、...、10iに対する、デジタルネットワーキングプラットフォーム1を使用した、ダイナミックタスク割当て及び／又は配置を概略的に説明する、ダイアグラムを示している。レベル1タスク1111、1112、...、111iに焦点を当てており、ここで、タスク1111、1112、...、111iは、２つ以上(ここでは３つ)のレベルのタスク1111、1112、...、111iにグループ化されている。 図3は、配備ユニット（deployment unit）31、32、...、3iに対する認証プロセスを模式的に説明する、ダイアグラムを示している。 図4は、タスク1111、1112、...、111iを含む、提示されたプロジェクト101、102、...、10i要求に対する、デジタルネットワーキングプラットフォーム1を使用した、ダイナミックタスク割当てプロセスを概略的に説明する、ダイアグラムを示している。 図5は、制御されたプロセス駆動ネットワーキングインタラクションを提供するためのデジタルネットワーキングプラットフォーム1、および、ネットワーク4上で、アクセスするネットワーク可能な装置を有するユニット2/3間のプロジェクト101、102、...、10i開発を概略的に説明する、ブロックダイアグラムを示している。各プロジェクト101、102、...、10iは、デジタルネットワーキングプラットフォーム1の永続ストレージ10に含まれる１つ以上のユニット2/3と、割り当てられた関係性1011、1021、...、102iを有しており、割り当てられた関係それぞれは、少なくとも２つのユニット2/3とプロジェクト101、102、...、10iとの間の定義された関係性1011、1021、...、102iを提供している。 図6は、デジタルサービスプロバイダプラットフォーム1として実現されたデジタルネットワーキングプラットフォーム1を概略的に説明する、ブロックダイアグラムを示しており、サービスタスクデータベース1.1、および、入力データベース1.3に接続されたサービスプロバイダインターフェイス1.2を含んでいる。それは、サービスプロバイダインターフェイス1.2上で、少なくとも１つのサービスプロバイダ1.21、1.22、1.23から要求され、かつ／あるいは、受信した入力データ1.31、1.32、1.33を収集し、かつ、保管するように設計されている。ここで、これらの入力データ1.31、1.32、1.33は、評価ユニット2.1で分析され、少なくとも１つのスキルレベル2.11、2.12、2.13をサービスプロバイダ1.21、1.22、1.23に割り当てる。 図7は、制御されたプロセス駆動ネットワーキングインタラクションを提供するためのデジタルネットワーキングプラットフォーム1、および、操作ユニット21と、セキュアなクラウドベースのネットワーク51および5におけるネットワーク可能な装置2i2/3i2を有する配備ユニット31、32、...、3iとの間のプロジェクト101、102、...、10i開発を、概略的に説明する、ダイアグラムを示している。各ユニット2i/3iは、デジタルクロスネットワークプラットフォーム1およびセキュアなクラウドベースのネットワーク5に対する認証および認可制御されたネットワークアクセス141のために割り当てられた認証および認可資格証明書（credential）を有する、デジタルネットワークプラットフォーム1内のユニットアカウント162/163を有している。各プロジェクト101、102、...、10iは、デジタルネットワーキングプラットフォーム1の永続ストレージ10に含まれる１つ以上のユニット2/3と、割り当てられた関係性1121、1122、...、112iを有している。ここで、割り当てられた関係性1121、1122、...、112iそれぞれは、操作ユニット21と、１つ以上の配備ユニット31、32、...、3iと、プロジェクト101、102、...、10iとの間の定義された関係を提供する。 図8は、プロジェクト101、102、...、10iのデジタルレプリカを生成し、かつ、保管するデジタルネットワーキングプラットフォーム1を概略的に説明する、ダイアグラムを示している。ここでは、プロジェクト101、102、...、10iのツインの（twinned）物理レプリカに関連付けられた少なくとも１つのセンサによって、実世界プロジェクト101、102、...、10iの構造、動作、及び／又は、環境的な状態パラメータ10iiが測定され、モニタリングされ、そして、デジタルプラットフォーム1に送信さる。ここで、デジタルレプリカは、送信されたパラメータ値に基づいて動的に更新される。そして、ここでは、プロジェクト101、102、..、10iの将来の開発のために、予測時間の一連のパラメータ値が生成される。 図9は、プロジェクト101、102、...、10iのデジタルレプリカを生成し、かつ、保管するデジタルネットワーキングプラットフォーム1を概略的に説明する、ダイアグラムを示している。ここでは、プロジェクト101、102、...、10iのツインの（twinned）物理レプリカに関連付けられた少なくとも１つのセンサによって、実世界プロジェクト101、102、...、10iの構造、動作、及び／又は、環境的な状態パラメータ10iiが測定され、モニタリングされ、そして、デジタルプラットフォーム1に送信さる。ここで、デジタルレプリカは、送信されたパラメータ値に基づいて動的に更新される。そして、ここでは、プロジェクト101、102、..、10iの将来の開発のために、予測時間の一連のパラメータ値が生成される。
以下の説明および図面は例示的なものであり、限定的なものと解釈されるべきではない。本開示を完全に理解するために、多数の具体的な詳細が記載されている。しかしながら、ある場合には、説明を不明瞭にすることを避けるために、周知または従来の詳細は記載されていない。本開示における１つの実施形態への言及は、同じ実施形態への言及であってもよいが、必ずしもそうである必要はなく、そして、そうした言及は、実施形態のうちの少なくとも１つを意味する。本明細書において「一つの実施形態」または「実施形態」への言及は、実施形態に関連して記載された特定の特徴、構造、または特徴が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。「一つの実施形態において」というフレーズが明細書の様々な場所に現れても、必ずしも同じ実施形態について言及しているのではなく、他の実施形態を相互に除外した、独立、または、二者択一的な実施形態でもない。さらに、いくつかの実施形態によって示されても、他の実施形態によって示されなくてもよい、様々な特徴が記載されている。同様に、いくつかの実施形態の要件であり得るが、他の実施形態ではない様々な要件が記載される。本明細書で使用される用語は、一般的に、当該技術分野において、開示のコンテキスト、および、各用語が使用される特定のコンテキストにおける、それらの通常の意味を有する。本開示を説明するために使用される特定の用語は、本開示の説明に関して当業者に追加のガイダンスを提供するために、以下で、または、本明細書の他の箇所で説明される。便宜上、例えば、イタリック体及び／又は引用符を使用して、特定の用語を強調することができる。強調表示の使用は、用語の範囲および意味に影響を及ぼさない。用語の範囲および意味は、強調表示の有無にかかわらず、同一のコンテキストにおいて同一である。同じことが２つ以上の方法で言えることが理解されるだろう。従って、代替的な言語および同義語は、本明細書中で説明される用語のいずれか１つ以上に対して使用されてよく、用語が本明細書中で作成または説明されるか否かに関し、いかなる特別な意味も与えられない。所定の用語に対する同義語が提供されている。１つ以上の同義語の前文は、他の同義語の使用を除外しない。本明細書中のいずれかの箇所における、ここにおいて議論される任意の用語の例を含む、本明細書における任意の箇所での例の使用は、単なる例示であり、そして、本開示の範囲および意味、または、いずれかの例示用語の範囲および意味をさらに制限するように意図されたものではない。同様に、本開示は、本明細書に示される様々な実施形態に限定されない。
図1－図7は、操作ユニット2と配備ユニット3との間に制御されたプロジェクト駆動ネットワーキングインタラクションを提供するための、デジタルネットワーキングプラットフォーム1の実施形態に係る可能な実施形態のアーキテクチャを概略的に示している。構造的に、本発明は、新しい技術スキーム内で従来技術のセキュアなコラボレーションネットワークを拡張し、異なるネットワーク、異なる組織、異なるマシン上、および、異なる地理的位置および他の境界条件バックアップ転送からの、専用タスク1111、1112、...、111iに対する異なるスキルを有する異なるレベルのユニット31、32、...、3iを含む。従って、本発明は、ユニット／ユーザ2/3が、ピアレビューされたタスクおよび対応する認証された配備ユニットに基づくセキュアな接続を介して、企業境界および地理的境界にわたり、機密情報をセキュアに交換および割り当て、配備ユニット3によって実行される割り当てられたタスクを用いてプロジェクト開発プロセスを生成および提示することを可能にする。操作ユニット2および配備ユニット3は、データ伝送ネットワーク4を介して、ネットワーク可能な装置2i2/3i2によって、デジタルネットワーキングプラットフォーム1を評価する。
デジタルプラットフォーム1の物理的ハードウェアの可能な実施形態として、デジタルプラットフォーム1は、セキュアなデータ伝送ネットワークインターフェイス18を介してデータ伝送ネットワーク4に接続することができる、ウェブサーバ17、および、ファイアウォール171を備える。ファイアウォール171は、ルータ172を介して、データ伝送ネットワーク4、特には、ワールドワイドなバックボーンネットワークインターネット41に接続されている。認可されたユニット2/3は、データ伝送ネットワーク4上でセキュアな接続を通じて、ウェブサーバ17を介してアクセス可能なプロジェクトデータベースとして、永続ストレージ10に保管されたプロジェクト101、102、...、10iを、サブミッション、及び／又は、修正、及び／又は、アクセスすることができる。固定ストレージ10は、プロジェクト101、102、...、10i以上を保持する分散(例えば、国際)ネットワーキングコラボレーションに使用することができ、ここでは、バックボーンインターネットネットワーク4上のプロジェクト法人（corporation）内のセキュアなコラボレーション環境が、デジタルプラットフォーム1によって提供されるてい。認可されたユニット2/3は、デジタルプラットフォーム1に登録され、認可されたアカウントを有するユニットである。認可されたユニット2/3は、例えば、デスクトップまたはラップトップコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント(iPad（登録商標）、等といったもの)、ウェブ可能なセルラー及び／又はデジタル電話、および、他のウェブ可能またはデータ伝送ネットワーク4の可能なデバイスを含む、任意のウェブ対応デバイスを使用して、デジタルプラットフォーム1にアクセスすることができる。ここで、「Web可能な装置（“web-enabled devices”）」とは、インターネットブラウザを用いてインターネットを閲覧することができるデバイスを意味しており、一方で、「ネットワーク可能な装置（“network-enabled devices”）」とは、一般的に、データ伝送ネットワーク4上でデジタルプラットフォーム1にアクセスすることができるデバイスをいう。さらに、デジタルプラットフォーム1は、自動化された生産性ツールを備えることができ、これは、操作ユニット2と配備ユニット3との間、等といった、デジタルプラットフォーム1の異なるユーザ2/3間でインタラクションを促進するための専門的な改良を用いて、ユニット2/3のアカウント162/163を補完するモジュールである。本実施形態では、デジタルプラットフォーム1のネットワークサーバは、セキュアサーバとして実現される。この場合、「セキュアサーバ（“secure server”）」とは、例えば、サーバを認証し、かつ、インターネットを介してセキュアなトランザクションを提供する目的で、デジタル認証局に登録されたサーバを指すことができる。ネットワーク4上のセキュアなデータ伝送は、さらに、セキュアなネットワーク51、52、...、5iを確実にするための適切な暗号化／復号化プロセスを含むことができる。要約すると、デジタルクロスネットワークプラットフォーム1のネットワークインターフェイスは、例えば、ウェブインターフェイスであってよく、そして、ネットワーク可能な装置は、ウェブ可能な装置であってよく、ここで、デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、プロジェクト101、102、・・・・、10iとインターフェイスするための選択可能な生産性ツールを備えている。加えて、ウェブインターフェイスからアクセス可能な生産性ツールは、さらに、ここにおいて説明されるように、タスクマネージャモジュール143、コラボレーションモジュール144、および、文書管理モジュール145を含むことができる。
各ユニット2/3は、デジタルクロスネットワークプラットフォーム1およびセキュアなクラウドベースのネットワーク5への認証および認可制御ネットワークアクセス5のために割り当てられた認証および認可資格証明書を有する、デジタルネットワークプラットフォーム1上のユニットまたはユーザアカウント162/163iを有している。認証および認可資格証明書は、例えば、少なくとも、セキュアなデータベース内のユーザ名およびパスワードを含むことができる。しかしながら、バイオメトリクスに基づく認証および認可といった、他の認証および認可の変形例も、また、考えられる。特に、ネットワーク可能な装置2i2/3i2およびデジタルプラットフォームは、物理的ネットワークインターフェイス2i21/3i21/18を含む、データ伝送ネットワーク4のネットワークノードとして実現することができ、例えば、LAN、WLAN（Wireless Local Area Network）、Bluetooth（登録商標）、GSM（Global System for Mobile Communication）、GPRS（Generalized Packet Radio Service）、USSD（Unstructured Supplementary Services Data）、UMTS（Universal Telecommunications System）、及び／又は、Ethernet、または、その他の有線LAN（Local Area Network）、等へのインターフェイスとして実現することができる。参照番号4は、IEEE 802.11または他の標準に基づくことができ、または、例えば、屋根付きエリアへの設置のためのBluetoothネットワーク、GSM及び／又はUMTS及び／又はLTE(Long Term Evolution；3.9Gとも呼ばれるもの)等、を用いた移動無線ネットワーク、例えばIEEE無線802.1xに基づく無線LAN、または、有線LAN、すなわち、ローカル固定ネットワーク、特には、PSTN(Public Switched Telephone Network)等、といった異なる異種ネットワークを含むことができる。ネットワークノード1/2/3のインターフェイス2i21/3i21/18は、イーサネットやトークンリングといったネットワークプロトコルで直接使用されるようなパケット交換インターフェイスであるだけでなく、PPP(Point to Point Protocol、IETF RFCを参照のこと)、SLIP(Serial Line Internet Protocol)、GPRS(Generalized Packet Radio Service)、TCP/IP(Transmission Control/Internet Protocol)、等といったプロトコルと共に使用できる回線交換インターフェイス、すなわち、MACまたはDLCアドレスといったネットワークアドレスを持たないインターフェイスであってよい。部分的に前述したように、通信は、例えば、特殊な短いメッセージ、例えば、SMS(Short Message Service)、EMS(Enhanced Message Service)、USSD(Unstructured Supplementary Services Data)といった信号チャネル、または、MExE(Mobile Execution Environment)、GPRS(Generalized Packet Radio Service)、WAP(Wireless Application Protocol)、もしくはUMTS(Universal Mobile Telecommunications System)のような他の技術、またはIEEEワイヤレス802.1x、または他のデジタル情報チャネルを介して、LAN上で行うことができる。
各ユニット2/3は、デジタルクロスネットワークプラットフォーム1によって提供されるセキュアなクラウドベースのネットワーク5/51、52、...、5iを保護するために、制御されたネットワークアクセス5i1のための関連する認証および認可証明書と共に、デジタルネットワーキングプラットフォーム1の通信データベース161に割り当てられたユニットアカウント1621/1631を有する。デジタルネットワーキングプラットフォーム1の永続ストレージ10に保持されるプロジェクト101、102、...、10iは、特定の操作ユニット2iと、１つ以上の配備ユニット3iと、プロジェクトタスク101、102、...、10iとの間に少なくとも１つの割り当てられた関係性10i1を備える。
デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、ネットワークが有効な装置2i2/3i2によってデータ伝送ネットワーク4を介して、操作ユニット21、22、...、2iおよび配備ユニット31、32、...、3iに対するセキュアなクラウドベースのネットワーク5/51、52、...、5iへのネットワークアクセスを提供している、デジタルプラットフォーム1のネットワークインターフェイス18を含む。プロジェクト101、102、...、10iは、デジタルネットワーキングプラットフォーム1の永続ストレージ10に保持され、専用のセキュアなネットワーク51、52、...、5iを介して、割り当てられたユニット2/3に対してのみ評価可能であり、プロジェクト101、102、...、10iに関連するプロジェクトデータ10iiのアップロードおよびダウンロードアクセスを提供し、割り当てられた関係性10i1に従って、他のユニット2/3とプロジェクトデータ10iiを共有する。
デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、新しいプロジェクト101、102、...、10iを要求する操作ユニット2のプロジェクトサブミッション10i2からプロジェクトデータ10iiを抽出するプロジェクトマネージャモジュール14を備える。プロジェクトマネージャモジュール14のプロジェクトアナライザ142によって、プロジェクトサブミッションデータ10i2に基づいて、新しいプロジェクト101、102、...、10iが生成され、そして、ここで、関連するプロジェクトデータ10iiが永続ストレージ10に保管される。サブミッションデータ10i2は、例えば、操作ユニット21、...、2iからデジタルネットワーキングプラットフォーム1への操作ユニットアクセスインターフェイス12によってサブミッションすることができ、ここで、対応するプロジェクト101、102、...、10iは、サブミッションアナライザモジュール122によって生成され、そして、永続ストレージ10に割り当てられる。プロジェクト101、102、...、10iにおけるユニット2/3間の関係は、個別ベースで、かつ、特定の配備ユニット3に割り当てられた認証特性に基づいて定義され、その結果、ユニット2/3の各ペアは、定義された関係を有している。各関係は、２つのユーザ、配備ユニット3、例えば、公認技術者、特定のタスクのためのエンジニアまたは修理者（repairperson）、操作ユニット2、などといったもの、の間で階層的または対等な関係を確立する。ユニット2/3の関係性10i1に従ってデジタルプラットフォーム1を構築することによって、本質的に、セキュアなネットワーク構造5が、関係に係る構造によって与えられる。多数のユーザを有する単一のネットワークの代わりに、デジタルプラットフォーム1は、複数のユーザ中心のネットワーク5/51、52、...、5iを定義し、ユニット2/3の実世界のネットワーク5を適切なネットワークノードとして並列化する。認証のために、デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、例えば、タスク認証データリポジトリ151および認証評価モジュール152を伴う認証レジスタ15、タスクデータベース111の各タスク1111、1112、...、111iについて、配備ユニット3に対して評価可能なタスク証明1511、1512、...、151iを保持しているタスク認証データリポジトリ151、および、タスクデータベース111の各タスク1111、1112、...、111iについて、配備ユニット31、32、...、3iに対してタスク認証1511、1512、...、151iを承認するための割り当てられた認証評価プロセスを備える、認証評価モジュール152、含むことができる。タスク認証1511、1512、...、151iを承認する際、対応する認証されたタスク認定1632が、特定のタスクについて、前記配備ユニット31、32、...、3iに割り当てられる。
デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、プロジェクトサブミッションデータ10i2に基づいて、タスクデータベース111から配備ユニット3によって実行される１つ以上のタスク111iを選択するタスクセレクタ11、および、特定の配備ユニット3によって実行可能な認証されたスキル3i1を示す配備ユニット3の認証されたスキル認定データ1632に基づいて、１つ以上の配備ユニット3を選択するタスクマネージャモジュール143を備える。選択されたタスク111iは、新規プロジェクト101、102、...、10iに関連する関係性10i1を提供している、選択された少なくとも１つの配備ユニット3に割り当てられる。タスクセレクタ11は、例えば、マシンベースのマッチング構造112を備えることができ、ここでは、適切なスキル証明1511、1512、...、151iが、マシンベースのマッチング構造112によって、プロジェクト10iに関連する特定のタスク111iを実行するために決定される。少なくとも１つの配備ユニット31、32、...、3iは、例えば、必要とされる決定されたスキル証明1511、1512、...、151i、および、サブミッションデータ1211、...、121iに係る操作ユニット21、22、...、2iの位置と利用可能な配備ユニット31、32、...、3iの位置とを少なくとも含む、追加のトリガ基準、に基づいて決定することができる。一つの実施形態の変形例として、配備ユニット31、32、...、3iを選択するために、必須（mandatory）スキルおよびオプションスキル1511、1512、...、151iが、選択されたタスク111iを実行するために、マシンベースのマッチング構造112によって決定され得る。必須スキル1511、1512、...、151iは、選択されたタスク111iを完了するために必要である。オプションスキル1511、1512、...、151iは、少なくとも、付加的なサービスまたは機器を示す発話言語（speaking language）パラメータ及び／又は追加的なスキルパラメータを含むことができる。配備ユニット31、32、...、3iは、例えば、マシンベースのマッチング構造およびマッチング装置112によって、必須スキル1511、1512、...、151iのためにフィルタリングされ得る。反対に、スコアリング構造は、マシンベースのマッチング構造112によってオプションのスキル1511、1512、...、151iに適用することができ、ここでは、配備ユニット31、32、...、3iについて、より高いスコアがトリガされ、配備ユニット31、32、...、3iが、マシンベースのマッチング構造112によって選択される可能性が高い。スコアリングは、例えば、最良のスキルマッチングに基づいて行うことができる。スコアリングは、例えば、配備ユニット31、32、...、3iの価格パラメータ値（pricing parameter values）、及び／又は経費（expense）パラメータ値、及び／又は移動時間または地理的距離パラメータ値を考慮して、代替的または追加的に、最も高いマージンマッチングに基づくことができる。スコアリングは、追加的又は代替的に、例えば、プラットフォーム1を使用してタスク111iを、ほとんど又は全く行っていない配備ユニット31、32、...、3iに対して、より高いスコアを提供する、最良のプラットフォーム成長構造に、さらに基づくことができる。マシンベースのマッチング構造112は、例えば、１つ以上の人工知能ベースの学習構造（AI）、特に、マシンベースの学習構造(ML)を含むことができる。マシンベースの学習構造(ML)は、例えば、ヒルクライム（hill climbing）、遺伝的または進化的マシンベースの学習構造、または、他のAIベースの構造を含むことができる。一旦、操作ユニット/顧客2が、サービスを注文し、プロジェクト要求をサブミッションすると、デジタルプラットフォームのカスタムビジネスロジックは、サービスジョブを完了するために必要なスキルを判定する。これらのスキルは、操作ユニット/顧客2の位置および配備ユニット/技術者3の位置のような他のデータと共に、デジタルプラットフォーム1のマッチャー構造（matcher-structure）へと供給される。必要とされるスキルは、２つのグループに分けられる。必須スキルおよびオプションスキルである。たいてい、実際のジョブを高品質で完了するためには必須のスキルが必要であるが、一方、オプションのスキルは、たいてい、操作ユニット2、操作ユニット/顧客2が有するが発注はしなかったサービスまたは機器の追加スキルを使用する、顧客の言語を十分に話すものである。必須スキルを満たさない配備ユニット/技術者3は、フィルタリングされる。その他の態様では、記載されたスコアリングシステムが使用される。スコアが高いほど、技術者が仕事についてより適切であり、または、か、より良くフィットしている。オプションスキルは、スコアリングシステムの「特別ポイント（“extra point”）」または「ボーナスポイント（“bonus point”）」と同様に扱われる。マッチャー（matcher）112は、異なるランキングを生成するために異なるスコアリングアルゴリズムを使用することができる。「仕事に最も適した技術者（“best technician for the job”）」マッチング(最良のスキルマッチング)の次に、「最高のマージン（“highest margin”）」スコアリングも存在しており、ここでは、技術者の価格、および、経費と移動時間のか価格を考慮に入れている。「プラットフォームの成長に最も適した（“best for platform growth”）」アルゴリズムは、理論的なノウハウを持っているかもしれないが、実際には現場で仕事をしたことがない技術者に、より高いスコアを与える。このアルゴリズムは、経験豊富な技術者と新人のバランスのとれた混成チームを作り、いかなる品質レベルも犠牲にすることなく、現場での教育(「現場での学習（“learning on the job”）」)を確実にする。これらの個々のアルゴリズムは、ヒルクライム、遺伝的または進化的アルゴリズムといった数学的最適化アルゴリズムとして、または、機械学習(ML)に基づいて実装することができる。その結果は、仕事に対する適合性を有する技術者の１つ以上のランキングである。これは、次いで、ディスパッチャ19に渡される。
変形例として、マッチャー112は、新規な2層（two-tier）マッチング構造を含む。第１ステップでは、所与のプロジェクト固有のパラメータコンテキストにおいて、教師なし（unsupervised）機械学習構造を、例えば、操作ユニット2のマッチングパラメータをクラスタ化するために使用することができる（地理的位置測定パラメータとして、例えば、GSMモジュールによって提供される経度および緯度パラメータ、スキル仕様パラメータ及び／又はスキルレートパラメータ、操作ユニット2、等に関連するユーザ固有のパラメータ(年齢、移動性、等)などとして）。クラスタは、次いで、ヒストリカルデータに基づいたエキスパートシステムによって、または、人間のエキスパートによって手動で、分類することができる。第２ステップでは、マッチャーは、教師あり（supervised）学習構造を備え、例えば、リスク軽減手段を調整及び／又はスケジュールすることを可能にするプロジェクトの開発、特には、時間的な開発に影響を与える外部イベントの発生確率を示して、プロジェクト開発パラメータの予測生成を可能にしている。
マッチャー112は、専用の測定装置およびセンサを備え、そして、アクセスして、適切な測定パラメータを測定することによって、プロジェクト101、102、...、10iの進行をモニタリングする。マッチャー112は、プロジェクト101、102、...、10iの開発の分析および品質管理のための１つ以上のデジタル分析構造を備えるように実現することができ、そして、従って、例えば、処理の最中に最適的なされたプロジェクトの結果を確保することができる。そうしたモニタリングは、例えば、事前に定義されたプロジェクト目標、ボーダー条件値、または規制に準拠するためのパラメータ測定をトリガすることを含むことができる。使用されるモニタリングおよび分析測定手段は、広範囲の技術、特に、適切なプロジェクト101、102、...、10iパラメータパターン、または、プロジェクト101、102、...、10i及び／又は操作ユニット2のパラメータパターン認識などによって示される、光学的測定(例えば、カメラ、すなわち、光学センサ、光源、等)、化学的および機械的、かつ、設計された動的適応および改良、を含むことができる。AI(人工知能)ベースの方法とは別に、取得されたパラメータ値及び／又は測定データのリアルタイム認識のための他の原理も、また、使用可能である。
MLベースの測定技術では、マッチャー112は、例えば、キャプチャ及び／又は測定されたプロジェクト101、102、...、10i、及び／又は、操作ユニット2のパラメータ値に基づいて、パターンおよび規則性を識別するために機械学習を使用することができる。適切なMLベースのシステムも、また、未知のデータを評価することができる。マッチャー112は、また、「データベースにおける知識発見（“Knowledge Discovery in Databases”）」および「データマイニング（“Data Mining”）」といった技術を使用して、プロジェクト101、102、...、10iの開発の中で新しいパターン及び／又は異常（anomalies）を見つけることができ、これらは、特に、新しいパターンおよび規則性を見つけることに関係している。変形例として、マッチャー112は、「機械学習（“machine learning”）」のための学習データを生成または前処理するために「データベースにおける知識発見」の方法を使用する。次に、機械学習からの技術を、例えば、後のデータマイニングに適用することができる。
別の変形例において、マッチャー112は、ディープラーニングに基づく構造を含み、それは、本発明のための、人工ニューラルネットワークを使用するMLベースの装置に係る可能な学習変形例である。ディープラーニング、多層学習または深層学習とも呼ばれるもの、は、入力層と出力層の間に多数の隠れ層を有する人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用する機械学習技法であり、これは、知識を適応的に蓄積できる学習プロセスにおいて特定の内部構造を形成することができる。上述の技術を用いて、プロジェクト101、102、...、10iの開発の中でパラメータ値パターン及び／又は異常が使用されて、例えば、プロジェクト101、102、...、10iの開発の欠陥をフィルタリング除去して、回避するか、または、少なくともそれらを検出して、かつ、対応する警告信号を生成することができる。上述のように、本発明は、プロジェクト101、102、...、10i、及び／又は操作ユニット2、及び／又は配備ユニット4の間のセキュアなネットワーク横断（cross-network）コラボレーションおよびインテリジェントマッチングを可能にするだけでなく、特には、プロジェクト101、102、...、10iおよびプロジェクトのリアルタイム開発の分析、モニタリングおよび自動化された品質管理のための測定および分析技術、並びにプロジェクト101、102、...、10iにおける測定された測定パラメータに基づいて、プロジェクトの開発に影響を与えるリスクイベントの発生確率の予測的測定を可能にする、プロジェクト開発パラメータの予測的生成に関する。
デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、新しいプロジェクト101、102、...、10iに対してセキュアな、クラウドベースのネットワーク5/51、52、...、5iを生成する、アクセスコントローラ141を備え、操作ユニット2および関係性10i1に示される選択された配備ユニット3について、新しいプロジェクト101、102、...、10iへのアクセスを提供している。ここで、関係性10i1は、ユニット2/3のペア間で任意の通信が許可される前に、ユニット2/3のペア間で確立されている。
さらなる変形例として、デジタルネットワーキングプラットフォーム1は、例えば、選択された１つ以上の配備ユニット31、32、...、3i、及び／又は、適切な配備ユニット31、32、...、3iに関連するサービスプロバイダに通知するためのディスパッチャ19を含むことができる。ディスパッチャ19は、例えば、適切な配備ユニット31、32、...、3iに対して特定のタスク111iへのアクセスを提供するオークションプロセス（auction process）を含むことができる。最も高いスコアを有する配備ユニット/技術者3が実際にそのジョブに利用可能であるという保証は存在しないので、ディスパッチャ19は、実際にタスク/ジョブ1111、1112、...、111iを行うために利用可能であり、かつ、タスク/ジョブ1111、1112、...、111iを受け入れる、最も高いスコアまたは十分に高いスコアを有する配備ユニット/技術者3を効率的に見つける必要がある。これは、例えば、所定の国、例としてドイツ、における法的制約と組み合わされ、ここで、そうしたデジタルプラットフォーム1は、いかなる選択された配備ユニット/技術者3も、直接的に、または、場合によっては、間接的に対処することが許されず、ディスパッチャコンポーネント19が、例えば、サービス会社のプランナ（planner）に連絡し、ジョブ受け入れを調整する。この場合、サービス会社のプランナは、本発明に従った配備ユニット3として、技術的に動作する。異なるアルゴリズムが、例えば、使用され、オークションのようなプロセスといった、このプロセスを効率的に実行することができる。ここでは、タスク/ジョブ1111、1112、...、111iが、所定の価格で提供され、そして、ジョブを受け入れる配備ユニット3として最も速いサービス会社が、ジョブを実行する。他のアルゴリズムは、例えば、タスク/ジョブ1111、1112、...、111iを、最初に、プラットフォーム1の新メンバーまたは高い格付けのメンバーに提供すること、または、タスク/ジョブ1111、1112、...、111iを参加メンバー、すなわち、配備ユニット3間に拡げて、配布の公平性を最大化すること、といった、デジタルプラットフォームのサービスネットワークの異なる態様を最適化することができる。
上述のように、割り当てられた関係性10i1は、例えば、少なくとも２つのサブグループ2/3を含む階層構造を定義することができ、ユニットアカウント1621によって定義される複数の操作ユニット21、22、...、2iを含む第１サブグループ2、および、ユニットアカウント1631によって定義される複数の配備ユニット31、32、...、3iを含む第２サブグループ3を含む。特定のプロジェクト101、102、...、10iについてデータ伝送ネットワークインターフェイス18を介して提供される、セキュアなクラウドベースのネットワークアクセス5/51、52、...、5iは、例えば、操作ユニット21、22、...、2iの第１サブグループ2、および、配備ユニット31、32、...、3iの第２サブグループ3について異なってよい。サブミッションデータ10i2は、例えば、操作ユニットアクセスインターフェイス12において、操作ユニット2によって、デジタルネットワーキングプラットフォーム1に転送することができ、ここで、対応するプロジェクト101、102、...、10iは、プロジェクトアナライザ142を用いて生成され、そして、永続ストレージ10に対して割り当てられる。タスクデータベース111の１つ以上のタスク1111、1112、...、111iは、例えば、タスクセレクタ11によってプロジェクト101、102、...、10iに関連付けられたプロジェクトデータ10iiに基づいて、配備ユニット31、32、...、3iによって実行されるように、選択することができる。少なくとも１つの配備ユニット31、32、...、3iは、例えば、選択された１つ以上のタスク1111、1112、...、111iを実行するために、配備ユニットプロファイル1631、1632、...、163iに基づいて、配備ユニットプロファイルデータベース163から選択することができる。ここで、配備ユニットプロファイル1631、1632、...、163iは、選択された１つ以上のタスク1111、1112、...、111iに一致し、そして、関連する関係性データ10i1が生成され、新しいプロジェクト101、102、..、10iと、実行される１つ以上のタスク1111、1112、...、111iとの間の前記関係性10i1を定義している。配備ユニットプロファイル1631、1632、...、163iに基づいて、配備ユニットプロファイルデータベース163から少なくとも１つの配備ユニット31、32、...、3iを選択するために、各配備ユニットプロファイル1631、1632、...、163iは、例えば、タスクデータベース111の選択可能なタスク1111、1112、...、111iのうちの１つに対する少なくとも１つの認証されたタスク認定1632を含むことができる。
デジタルプラットフォーム1は、例えば、さらに、引用モジュール146または引用サーバインターフェイス1461を含み、引用モジュールまたは引用サーバと周期的にインタラクションし、引用モジュールまたは引用サーバから財務情報を取り出し、そして、取り出された財務情報をプロジェクト101、102、...、10iに割り当てられた永続ストレージに保管することができる。アカウントモジュール16は、また、例えば、財務情報を表示し、そして、会計するための手段を含み、財務情報は、ユニット2/3またはユーザアカウント162/163に関連する財務会計情報、および、コストベース、並びに、財務会計情報に関連する評価データを含んでいる。評価データは、特定のプロジェクト101、102、...、10iに関連する検索されたタスク特性データを使用して、財務会計情報から生成される。
キャプチャまたは測定されたプロジェクトパラメータに基づくプロジェクト101、102、...、10iの将来の状態の予測的生成のために、デジタルプラットフォーム1およびマッチャー112は、それぞれに、各プロジェクト101、102、...、10iのデジタルレプリカをさらに含むことができる。このために、デジタルプラットフォーム1によって、プロジェクト101、102、...、10iのデジタルレプリカまたはデジタルツイン表現が分析され、前記将来の状態の将来の期間にわたる値に係る生成された値の時系列に基づいて、ツイン実世界プロジェクト101、102、...、10iに係る将来の状態または操作のための尺度（measure）を提供しており、尺度は、例えば、可能な開発パターンのプロジェクト101、102、...、10iに対する所定のイベントの発生確率に関連している。ツイン物理プロジェクト101、102、...、10iのデジタルツインは、いくつかの実施形態に従って、永続ストレージ10にアクセスし、そして、確率構造作成ユニットを利用して、予測リスク/発生確率尺度を作成するために、デジタルツインモデリング処理によって使用され得る予測構造を自動的に作成することができる。将来の期間のツイン実世界プロジェクト101、102、...、10i上に動作的、及び／又は構造的、及び／又は環境的なプロジェクトパラメータを提供している、プロジェクト101、102、...、10iに関連する測定センサおよびデバイスの物理的測定パラメータによってキャプチャされ、かつ、測定される生成された効果を処理するために、機械学習モジュールによる累積予測パラメータモデリングは、さらに、パラメータ値パターンに係る生成され、かつ、測定された時系列の中で第１の（first）異常または意味のある（significant）効果を検出するステップを含むことができる。ここで、異常および意味のあるイベントの検出は、単一または一連の動作上、及び／又は、環境上のプロジェクトパラメータごとに定義された閾値からの測定された偏差を超えることによってトリガされる。デジタルプラットフォーム1およびマッチャー112は、さらに、デジタルツインの動作状態を定義する時系列に基づいて、第２の（second）異常イベントおよび意味のある影響イベント、または、プロジェクト開発パラメータパターンを検出することができる。動的時間正規化を用いて、時間にわたるパラメータの測定時系列間のトポロジカルな距離が、距離マトリクスとして決定される。動的時間正規化は、例えば、動的時間ラッピングに基づいて実現することができる。プロジェクト開発ステップの測定時系列信号は、例えば、スペクトルタプル（tuple）またはケプストラム値タプルとして、プロジェクト開発ステップの測定時系列信号またはプロジェクトに影響を与えるイベント発生の他の値タプルとマッチングさせることができる。値のタプルは、例えば、上述の本デジタルツインパラメータ及び／又は環境パラメータの１つ以上といったさらなる測定パラメータで補足され得る。各測定値タプルの個々のパラメータに対する重み付けを使用して、２つの信号の任意の２つの値の間の差異尺度（difference measure）が確立される。例えば、正規化されたユークリッド距離、または、マハラノビス（Mahalanobis）距離である。マッチャー112は、両方の信号の全てのポイントのペア毎（pairwise）の距離に係るスパン距離マトリクスを介して、両方の信号の開始点から終了点までの最も好ましいパス（path）を探索する。これは、例えば、動的効率（dynamic efficient）により行うことができる。実際のパス、すなわちラッピングは、動的時間正規化の第１のパスの後のバックトラッキングによって生成される。純粋な決定、すなわち、対応するテンプレート選択のためには、バックトラッキングなしの単純なパスで十分である。バックトラッキングは、しかしながら、１つの信号の各ポイントを、それぞれ他の信号の１つ以上のポイントに正確にマッピングすることを可能にし、そして、従って、おおよその時間歪みを表す。本事例では、値タプルの信号パラメータの抽出におけるアルゴリズム的な原因のせいで、信号差異マトリクスを通る最適パスが必ずしも実際の時間歪みに対応しなくてよいことが、付け加えられるべきである。マッチャー112の統計的データマイニングユニットを用いて、次いで、測定され、かつ、動的に正規化された時系列が、測定された距離マトリクスに基づいて分離したクラスタへとクラスタ化され(クラスタ分析)、それによって、第１のクラスタに係る測定時系列は、ノルム範囲内の仮想ツイン動作またはステータスをインデックスし、そして、第２のクラスタに係る測定時系列は、ノルム範囲外の仮想ツイン動作またはステータスをインデックスする。従って、クラスタ化、すなわち、クラスタ分析は、測定時系列における類似性構造を割り当てるために使用することができ、それにより、このようにして見出された類似の測定時系列のグループは、ここではクラスタと呼ばれ、そして、グループ割り当ては、クラスタ化（clustering）と呼ばれる。マッチャー112を用いたクラスタ化は、ここでは、データマイニングを用いて行われ、ここでは、データマイニングを使用することによって、新しいクラスタエリアも、また、見つけることができる。距離マトリクスのクラスタ化のための統計的データマイニングユニットの自動化は、例えば、ノイズによる密度ベースの空間クラスタ分析処理に基づいて、実現することができ、特には、ノイズによる密度ベースの空間クラスタ分析がDBScanに基づいて実現することができる。DBScanは、ノイズを用いた空間クラスタ分析として、密度ベースで動作し、そして、複数のクラスタを検出することができる。ノイズポイントは無視され、そして、別々にリターンされる。
前処理（pre-processing）ステップ、例えば前処理、として、時系列の次元削減（dimensionality reduction）を実行することができる。一般的に、上述の分析データは、ツインプロジェクト101、102、...、10iのダイナミクスによって要求される場合、例えば、事前に定義されたサンプリングレートを有する、多数の異なる時系列から構成される。ここで、各変数は、２つのタイプの時系列に分けることができる。例えば、(1)タイムスライス（time-sliced）時系列であり、ツインプロジェクト101、102、...、10iのプロセスまたはダイナミック(例えば、オペレーショナルサイクル、デイタイムサイクル、等)が終了したときに、時系列が自然に小さなピース（piece）へと分割できる場合、および、(2)連続時系列であり、時系列が明白な方法で分割できず、かつ、その上で処理が行われなければならない場合(例えば、スライディングウィンドウ、任意の分割、・・・)である。加えて、時系列は、また、単変量または多変量であってもよい。(1)単変量時系列：観測されたプロセスは、１つの測定可能な一連の観測値(例えば、ツインプロジェクト101、102、...、10iの構造パラメータ)のみで構成される。(2)多変量時系列：観測されたプロセスは、相関することができる２つ以上の測定可能な一連の観測値(例えば、ツインプロジェクト101、102、...、10iの構造パラメータおよび条件/状態、または、ツインプロジェクト101、102、...、10iの要素)で構成される。
プロジェクト101、102、...、10iの処理ステップに対する時系列の使用は、特には、時系列が異なる長さ(例えば、操作パラメータ/環境測定パラメータ時系列)である場合、技術的問題を提起する。本発明のデジタルプラットフォーム1に係るコンテキストにおいては、従って、前処理を使用して、これらの時系列をより直接的に使用可能な技術的フォーマットに前処理することは、技術的に有利であり得る。次元削減法を使用して、一組の時系列から潜在空間（latent space）を導出することができる。この潜在空間は、高次元データセットの意味のある又は技術的に関連する特性を符号化する特徴を含んでいる多次元空間として実現することができる。この概念の技術的アプリケーションは、テキストデータから導出された単語埋め込み空間の作成を伴う自然言語処理(NLP)法、または、本事例では、時系列埋め込み空間、もしくは、最終層における画像の高次特徴(エッジ、色、等)を畳み込みニューラルネットワークが符号化する、画像処理に見出すことができる。本発明に従って、これは、再生データから複数の時系列の潜在空間を生成することにより、そして、この潜在空間を、イベント検出、分類または回帰タスクといった後続タスクのための基礎として使用することによって、技術的に実現することができる。本事例では、主成分分析および動的時間ラッピングといった技術的アプローチを用いて、そして、また、オートエンコーダおよびリカレントニューラルネットワークといった、コンピュータビジョンおよびNLPタスクに使用されるものと同様なディープラーニングベースの技術的アプローチを用いて、時系列信号について潜在空間を生成することができる。
時系列埋め込み空間の生成に関して、本事例における技術的モデリングと他の学習問題を複雑にする基本的な技術的問題は、次元（dimensionality）である。モデル構造が試験される時系列またはシーケンスは、トレーニング中に見られるあらゆる時系列シーケンスとは異なる可能性が高い。技術的には、考えられるアプローチは、例えば、トレーニングセットに見られる非常に短い重複シーケンスを連結することによって一般化を得る、n-グラム（n-grams）に基づくことができる。しかしながら、本事例において、次元問題は、各トレーニングセットが意味的（semantically）に隣接する文の指数部付きの数値についてモデルに情報を与えることを可能にする、単語について分散表現を学習することによって解決される。モデリングは、同時に、(1)各時系列に対する分散表現と、(2)これらの表現で表された時系列シーケンスに対する尤度関数（likelihood function）を同時に学習する。一般化は、既に観察されているセットを形成する時系列と類似した(近似の意味で)時系列で構成されている場合、高い確率の前には認識されなかった一連の時系列を与えることによって達成される。そうした大型モデル(何百万ものパラメータを有する)を合理的な時間内にトレーニングすること自体が、技術的な課題となり得る。本事例のソリューションとして、ニューラルネットワークが使用され、これは、例えば尤度関数について、使用することができる。２つの時系列セットにおいて、ここで使用される本アプローチは、最新のn-グラムモデルと比較して、著しく良好な結果を提供すること、および、提案されるアプローチは、より長い時系列および時系列コンテキストの使用を可能にすることが示され得る。
本事例では、複雑で高次元の非線形マッピングを学習する多層バックプロパゲーションネットワークの能力が、これらのニューラルネットワーク、特には、時系列認識タスクのための技術的候補である、畳み込みニューラルネットワークを作る。しかしながら、本発明におけるアプリケーションについて技術的問題が存在する。すなわち、パターン認識のための技術的構造においては、典型的には、手動で設計された特徴抽出器（feature extractor）が、入力から関連情報を収集し、そして、無関係な変動性を排除する。次に、トレーニング可能な分類器は、得られた特徴ベクトル(またはストリング)をクラスへと分類する。このスキームでは、標準の、完全に接続された多層ネットワークを分類器として使用することができる。潜在的により興味深いスキームは、特徴抽出器を除去し、「生（“raw”）」の入力(例えば、正規化画像)をメッシュに供給し、そして、最初の数層を適切な特徴抽出器に変えるために逆伝搬（backpropagation）に依存することである。これは、通常の完全に接続されたフィードフォワードネットワークを用いて行うことができ、時系列を検出するタスクについて、いくらかの成功を伴うが、一方で、現在のコンテキストには技術的な問題が存在している。第１に、測定パラメータの時系列は非常に大きい可能性がある。完全にリンクされた第１層、例えば、数百の隠れたユニットを有するものは、従って、既にいくつかの10000重みを必要とする。十分なトレーニングデータが利用可能でない場合には、オーバーフィッティング問題が発生する。また、記憶媒体に対する技術的要求も、そうした数の増加と共に非常に大きくなっている。しかしながら、技術的なスキン（skin）問題は、入力時系列における局所的（local）なバイアスに関してこれらのネットワークが固有の不変性を持たないことである。すなわち、適切な正規化または他の時間正規化を用いて上述した前処理は、時系列を正規化し、そして、中心に置く必要がある。一方で、技術的には、そうした前処理は完全ではない。
第２に、完全にリンクされたネットワークの技術的な問題は、入力時系列のトポロジーが完全に無視されることである。入力時系列は、トレーニングに影響することなく、任意の順序でネットワークに適用することができる。しかしながら、本事例において、処理プロセスは、強力な局所的2D構造を有し、そして、測定パラメータの時系列は、強力な1D構造を有しており、すなわち、時間的に隣接する測定パラメータは、高度に相関している。局所的相関は、空間的または時間的オブジェクトを認識する前に時系列の局所的特徴を抽出および結合することが本発明のコンテキストにおいて提案される理由である。畳み込み（convolutional）ニューラルネットワークは、これにより、隠れユニットの受容フィールドを局所ユニットに制限することによって、局所的特徴の抽出を実施する。本事例において、畳み込みネットワークの使用は、時系列の認識において、すなわち、局所的な受容フィールド、結合重み(または、重み複製)、および時系列の時間的サブサンプリングに係るアプリケーションを通じて、変位と不変性の枯渇（depletion invariance）が達成されることを、技術的に確実にする。ネットワークの入力レイヤは、これにより、概ね時間正規化され、そして、中心に置かれた時系列を受信する(上記の「時間ラッピング」を参照のこと)。
上述のように、時系列信号のための潜在空間を生成するために、例えば、主成分分析および動的時間ラッピング、または、ディープラーニングに基づく技術的アプローチを選択することができる。リカレントニューラルネットワークの使用といったものである。しかしながら、本発明において、リカレント逆伝搬を使用する、より長い時間間隔にわたる学習情報は、たいてい、減衰誤差フィードバックが不十分であるため、非常に長い時間を要する可能性があることが留意されるべきである。従って、本発明のコンテキストにおいて、新しく、効率的で、かつ、勾配（gradient）ベースの方法の使用である。ここで、勾配は、特定のユニットの中でエラーに係る一定の回転を通して、一定のエラーフローを実施することによって、ネットワークが1000を超える離散時間ステップの最小の時間遅延をブリッジすることを学習できるように、それが害を及ぼさない場合に、切り捨てられる。それにより、多重の（multiplicative）ゲートユニットは、一定のエラーフローに対するアクセスをオープンし、かつ、クローズすることを学習する。本発明に従った、この実施形態により、ネットワークは、時系列を学習することに関して、空間および時間においてローカルに留まっている。
マッチャー112によって構成されるオートエンコーダの実施形態に関しては、入力信号が最初に低次元の潜在空間に変換され、最小限の情報損失でデコーダによって再構成されることができるように、ネットワークは、教師なしの方法(教師なし学習)でトレーニングされる。本方法は、高次元入力ベクトルを再構成するために小さな中心層を有する多層ニューラルネットワークをトレーニングすることにより、高次元時系列を低次元のものに変換するために使用することができる。勾配降下を使用して、そうした「オートエンコーダ（“autoencoder”）」ネットワークにおける重みを微調整することができる。しかしながら、これは、初期重みが適切な解に近い場合にのみ有効である。時系列を学習する際に、ここにおいて説明される実施形態は、重みを初期化する効果的な方法を提供し、これにより、オートエンコーダネットワークは、データの次元を低減するツールとして、主成分分析よりも良好に機能する低次元コードを学習することができる。本発明に従った時系列の次元数の低減は、高次元時系列の分類、可視化、通信、およびストレージを促進する。１つの可能な方法は、主成分分析(PCA)であり、それは、時系列における最大分散の方向を見出し、そして、各データ点をこれらの方向に沿った座標で表す。例えば、一つの実施形態として、PCAの非線形一般化は、高次元の時系列を低次元のコードに変換する適応多層「エンコーダ（“encode”）」ネットワーク、および、コードから時系列を復元する同様なデコーダネットワークを使用することによって、使用することができる。本実施形態では、２つのネットワークにおけるランダムな重みから出発して、元の時系列とそれらの再構成との間の不一致を最小化することによって、それらを一緒にトレーニングすることができる。本システムは、最初に、デコーダネットワークを通して、次いで、エンコーダネットワークを通して、誤差デリバティブ（error derivative）を伝搬するためにチェーンルールを適用することによって、必要な勾配を得る。このシステムは、ここではオートエンコーダと呼ばれる。
ダイナミックタイムラッピングベース(DTW)時系列検出のための、上述の教師なし機械学習プロシージャは、また、教師ありで実行することができる。学習ストラテジーに係る２つの実行バリエーション、教師あり及び教師なし、は、本発明に従った時系列に対してDTWと共に適用することができる。例えば、２つの教師あり学習方法、すなわち、インクリメンタル学習および優先否定を用いた学習（learning with priority denial）は、実行変形例として区別することができる。インクリメンタル学習プロシージャは概念的には単純であるが、典型的には、マッチングのために大きな時系列のセットを必要とする。優先否定を用いた学習プロシージャは、整合時間を効果的に減少させることができ、一方で、典型的には、認識精度をわずかに低下させる。教師なし学習の実行変形例については、上述の変形例に加えて、例えば、最もマッチングした学習に基づく自動学習アプローチ、および、優先および拒絶を用いた学習に基づく自動学習アプローチも、また、使用することができる。ここで明らかにされた最もマッチングした学習は、システム学習のための適切な時系列をインテリジェントに選択するために使用することができる。ちょうど提案されたDTWのための３つの機械学習アプローチ全ての有効性と効率は、適切な時系列検出テストを使用して実証できる。
それぞれに、ツインプロジェクト101、102、...、10iを伴うデジタルツインに関連する第１及び／又は第２の異常および意味のあるプロジェクト101、102、...、10i開発を検出した場合、測定されたイベントダイナミクスまたはステータスは、入力データパターンとしての時間の関数として、機械学習ユニットに送信され、そして、デジタルツインの測定パラメータは、機械学習ユニットの出力値に基づいて、デジタルプラットフォーム1によって構成される電子制御を用いて調整される。ここで、機械学習ユニットは、学習されたパターンに基づいて入力パターンを分類し、そして、対応する計測パラメータを生成する。測定装置を用いたツインプロジェクト101、102、...、10iの物理的特性を検出するための測定パラメータ、及び／又は固有受容性センサまたは測定装置を用いたプロジェクトパラメータ、及び／又は外部受容性センサまたは測定装置を用いた環境パラメータを含む、構造/動作パラメータを追加的に測定することによって、例えば、機械学習ユニットが、測定された時系列データに基づいて、入力パターンに適合させることができる。例えば、測定された時系列のダイナミクス/ステータスに加えて、プロジェクト101、102、...の１つ以上の動作パラメータ、及び／又は構造パラメータ、及び／又は環境パラメータが、入力データパターンとしての時間の関数として、機械学習ユニットに送信され得る。機械学習ユニットは、例えば、静的または適応的なファジィ論理システム、及び／又は教師あり又は教師なしニューラルネットワーク、及び／又はファジィニューラルネットワーク、及び／又は遺伝的アルゴリズムベースのシステムに基づいて、実施され得る。機械学習ユニットは、例えば、機械学習構造としての単純ベイズ（Naive Bayes）分類器を備えることができる。機械学習ユニットは、例えば、ロジスティック回帰、及び／又はディシジョンツリー、及び／又はサポートベクトルマシン（SVM）、及び／又は機械学習構造としての線形回帰を含む、教師あり学習構造に基づいて、実施され得る。例えば、機械学習ユニットは、ｋ平均法（K-means）クラスタリングまたはｋ近傍法（K-nearest neighbor）、及び／又は次元数低減、及び／又は関連規則学習を含む、教師なし学習構造に基づいて、実施され得る。機械学習ユニットは、例えば、Q学習（Q-learning）を含む強化学習構造に基づいて、実施され得る。例えば、機械学習ユニットは、バギング（bagging）(ブートストラップアグリゲーティング（bootstrap aggregating）)、及び／又はブースト、及び／又はランダムフォレスト、及び／又はスタッキングを含む、アンサンブル学習に基づいて、実施され得る。最後に、機械学習ユニットは、フィードフォワードネットワーク、及び／又はホップフィールドネットワーク、及び／又は畳み込みニューラルネットワークまたはディープ畳み込みニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワーク構造に基づいて、実施され得る。
ツイン物理プロジェクト101、102、...、10iのデジタルツイン、すなわち、デジタル仮想レプリカは、例えば、それらの実際の対応物（counterpart）、すなわち、ツイン物理プロジェクト101、102、...、10iから、及び／又は、それらの実際の物理プロジェクト101、102、...、10iにおいてそれらを取り囲む物理環境からのデータを測定することによって、絶えず更新され、そして、分析され得る。デジタルプラットフォーム1は、プロジェクト101、102、...、10iのデジタルツインに反応することができ、そして、過去のデータ、現在のデータ、および予測に関連する自動化された分析を開始することができる。従って、デジタルプラットフォーム1は、各ケースにおいて何が起こるか及び関連するリスクを予測することができ、そして、従って、自動的にアクションを提案し、かつ、適切なシグナリングを提供することができる。仮想ツイン自体またはデジタルプラットフォーム1でさえ、かくして技術的に実現された場合、両者が適切な技術的手段によってリンクされていることを前提として、実世界のツインプロジェクト101、102、...、10iの技術的手段において、それぞれに、動作することができる。
永続ストレージ10のデータ構造を用いて、プロジェクト101、102、...、10iに関連する再生データとして、測定データおよびキャプチャしたパラメータ値を記録および保管すること、すなわち、ツインプロジェクト101、102、...、10iに関連するセンサ及び／又は測定デバイスによって測定されたパラメータのストリームは、本発明の一つの態様に従った再生機能の実現を可能にする。デジタルプラットフォーム1の再生機能を用いた変形例は、本発明に従ったシステムの特定の実施形態として意図されている。それは、上述のプロジェクト開発最適化または予測開発機能性の有無にかかわらず、すなわち、デジタルツインパラメータの調整の有無にかかわらず、または、機械学習ユニットの出力値に基づく電子信号システム制御を用いた、ツインプロジェクト101、102、…、10iの操作/構造/環境パラメータの調整の有無にかかわらず、実現することができる。原則として、プロジェクトパラメータおよび測定値10iiの記録は、時系列の中で、その異常性または有意性によって検出された、第１及び／又は第２イベントの検出によってトリガすることができる。そうした再生実施形態では、デジタルレプリカ及び／又はツインプロジェクト101、102、...、10iの再生モードにおける期間をモニタリングするために分析測定データ(再生データまたは分析測定データとして)を提供する。
分析測定データの時間シフトされた検索のためのクライアントを含むアセンブリ(BG)を用いて、リアルタイムセクションへ時間シフトされた再生データが、例えば、時間タグ(時間ベースのタグ付け)、または、選択のためにデジタルプラットフォーム1によって操作ユニット2または配備ユニット3に対して表示されるイベントエリアを用いて、選択され、そして、例えば、デジタルプラットフォーム1からの要求を用いて、要求される。デジタルプラットフォーム1は、要求された時間セクションを操作ユニットまたは配備ユニット2/3に提供し、デジタルプラットフォーム1は、マルチメディアデータパケットの形式で再生データの要求された時間セクションをコンパイルし、そして、ネットワークを介して、それらを、操作ユニット2または配備ユニット3でのアセンブリのクライアントに送信する。クライアントは、マルチメディアデータパケットを解凍し、そして、それらを、操作ユニット2または配備ユニット3で、例えばモニタなど、に表示する。アセンブリは、デジタルプラットフォーム1の一部であってよく、例えば、電子システム制御の一部として実施され、または、ネットワークを介してデジタルプラットフォーム1または統合デジタルプラットフォーム1を伴うシステム制御にアクセスすることができる、ネットワークアセンブリとして実施され得る。検索に利用可能な時間範囲の時間データセットは、GUI上で強調表示されてよく、例えば、デジタルプラットフォーム1によって検出されたイベントを含んでいる。リアルタイム分析データストリーム全体が記録され得るか、または、分析データストリームの時間範囲、すなわち、デジタルプラットフォーム1によって第１及び／又は第２イベントが検出された、再生データ、のみが記録され得る。本発明に従った実施形態は、また、操作ユニットまたは配備ユニット2/3が、記録された分析データストリームの過去の任意の時点、すなわち、異常イベント検出とは無関係に、ジャンプすることができるように実装することもできる。操作ユニットまたは配備ユニット2/3は、また、例えば、所定の時間範囲を超えて遅延した時間で、保管された再生データストリームから分析測定データを取り出し、時間xで記録されたデータストリーム内の１つの時間範囲を前方(forward)または後方(rewind)にジャンプすることもできる。特に、さらなる実施形態は、接続されたツインプロジェクト101、102、...、10iそれぞれのデジタルツインが、電子システムコントローラによって、検出されたイベント領域と同じ測定パラメータを有する正確な動作モードまたはステータスに再度設定され得るように、実現することができる。従って、デジタルツイン及び／又は接続されたツインプロジェクト101、102、...、10iは、例えば、テスト、最適化、またはプロジェクト開発に関連する他の検証目的のために、リアルタイムでイベントエリアを通じて再度実行することができる。
１ デジタルネットワークプラットフォーム
１０ 永続ストレージ保持プロジェクトデータ
１０１、１０２、１０ｉ プロジェクト(P1,...Pi)、および、それぞれに、プロジェクトデータ
１０ｉ１ 操作ユニットSx、タスクTy、および配備ユニットEzを用いてプロジェクトPiに割り当てられた関係性
１０ｉ２ プロジェクトPiに対する操作ユニットSxのプロジェクトサブミッション
１０ｉｉ プロジェクトデータ
１１タスクセレクタ
１１１ タスクデータベース
１１１１ タスクT1
１１１２ タスクT2
・・・
１１１ｉ タスクTi
１１２ マシンベースのマッチング構造/マッチャー
１１２１ マッチングアルゴリズム
１２ 操作ユニットアクセスインターフェイス
１２１ サブミッションデータベース
１２１１ S1のサブミッションデータ
１２１２ S2のサブミッションデータ
・・・
１２１ｉ Siの121iサブミッションデータ
１２２ サブミッションアナライザ
１３ 配備ユニットアクセスインターフェイス
１３１ 認証要求
１３２ 認証検証
１４ プロジェクトマネージャモジュール
１４１ アクセスコントローラ
１４２ プロジェクトアナライザ
１４３ タスクマネージャモジュール
１４４ コラボレーションモジュール
１４５ 文書管理モジュール
１４６ 引用モジュール
１４６１ 引用サーバインターフェイス
１４６２ 引用サーバ
１５ 認証レジスタ
１５１ スキル認証データリポジトリ
１５１１ スキル認証C1
１５１２ スキル認証C2
・・・
１５２ｉ スキル認証C1i
１５２ 認証評価モジュール
１６ アカウントモジュール
１６１ 通信データベース
１６２ 操作ユニットアカウントを保持するプロファイルデータベース
１６２１ 操作ユニットプロファイル
１６３ 配備ユニットアカウントを保持するプロファイルデータベース
１６３１ 配備ユニットプロファイル
１６３２ 認証スキル認定
１６４ 請求/アカウントモジュール
１７ ウェブサーバ
１７１ ファイアウォール
１７２ ルータ
１８ ネットワークインターフェイス
１９ ディスパッチャ
２ 操作ユニット（生産ユニット）
２１、２２、２ｉ 操作ユニット(S1,S2,...,Si)
２ｉ１ 操作ユニットSi(2i)の要求
２ｉ２ 操作ユニットSi(2i)のネットワーク可能な装置
２ｉ２１ インターフェイス
３ 配備ユニット
３１、３２、３ｉ 配備ユニット(E1,E2,...,Ei)
３ｉ１ 配備ユニットEi(3i)のスキル認証
３ｉ２ 配備ユニットEi(3i)のネットワーク可能な装置
３ｉ２１ ネットワークインターフェイス
４ データ伝送ネットワーク
４１ ワールドワイドバックボーンネットワークインターネット
５ セキュアなクラウドベースのネットワーク
５１、５２、５ｉ 専用セキュアネットワーク
５ｉ１ セキュアなネットワーク5iへの制御されたクラウドベースのネットワークアクセス

実施形態の変形例
１ デジタルネットワークプラットフォーム
１．１ サービスタスクデータベース
１．１１ 第１のサービスタスク
１．１２ 第２のサービスタスク
１．１３ 第３のサービスタスク
１．２ サービスプロバイダインターフェイス/技術者インターフェイス
１．２１ 第１のサービスプロバイダ/第１の技術者
１．２２ 第２のサービスプロバイダ/第２の技術者
１．２３ 第３のサービスプロバイダ/第３の技術者
１．３ 入力データベース
１．３１ 1.21からの入力データ
１．３２ 1.22からの入力データ
１．３３ 1.2３からの入力データ
２．１ 評価ユニット
２．１１ 第１/スキルレベル
２．１１ 第２/別のスキルレベル
２．１３ 第３/さらに別のスキルレベル
２．２ トレーニングユニット
２．２１、２．２２、２．２３ トレーニングセッション
３．１ マッチングユニット
３．１１ インテリジェントアルゴリズム
３．２ サービスプロバイダプロファイルデータベース
３．２１ 割り当てられた1.11、1.12、1.13に関連するサービスプロバイダデータ
３．２２ 成功裡に完了した1.11、1.12、1.13に関連するサービスプロバイダデータ(回数、時間、コスト、等)
３．２３ 言語能力に関するサービスプロバイダデータ(書き取り、会話込み)
３．２４ ホームアドレスに関連するサービスプロバイダデータ
３．２５ 移動フレキシビリティに関連するサービスプロバイダデータ(車両、列車、飛行機、個別および/または公共の輸送機関)
３．２６ 機器に関連するサービスプロバイダデータ
３．２７ 更なるトレーニング能力1.21,1.22.1.23に関連するサービスプロバイダデータ
３ 購入者
５ 双方向トレーニング通信用の通信モジュール
５．１ サービスタスクオーダリングインターフェイス
６．１ フィードバック入力インターフェイス
６．１１ フィードバックデータ
６．１２ フィードバック接続
７．１ フィードバック入力インターフェイス
７．１１フィードバックデータ
８ 格付けユニット

Claims (24)

  1. 操作ユニットと配備ユニットとの間の制御されたプロジェクト駆動ネットワーク通信を提供するためのデジタルプラットフォームであって、
    各ユニットが、データ伝送ネットワークを介して、ネットワーク可能な装置によって、データ伝送ネットワークを介して、前記デジタルプラットフォームにアクセスし、
    各ユニットは、
    前記デジタルプラットフォームの通信データベースにおいて割り当てられたユニットアカウントを有しており、
    前記デジタルプラットフォームによって提供される、セキュアな、クラウドベースのネットワークに対する制御されたネットワークアクセスのための関連する認証および認可資格証明書を伴い、
    プロジェクトは、前記デジタルプラットフォームの永続ストレージに保持されており、操作ユニットと、１つ以上の配備ユニットと、プロジェクトタスクとの間の少なくとも１つの割り当てられた関係性を有し、
    前記デジタルプラットフォームは、前記デジタルプラットフォームのネットワークインターフェイスを備え、前記ネットワーク可能な装置を用いて、データ伝送ネットワークを介して、前記操作ユニットおよび前記配備ユニットのための前記セキュアな、クラウドベースのネットワークに対するネットワークアクセスを提供しており、
    プロジェクトは、前記デジタルプラットフォームの前記永続ストレージに保持されている専用の、セキュアなネットワークを介して、割り当てられたユニットに対してのみアクセス可能であり、プロジェクトに関連するプロジェクトデータのアップロードおよびダウンロードアクセスを提供し、前記割り当てられた関係性に従って、プロジェクトデータを他のユニットと共有しており、
    プロジェクトマネージャモジュールは、新規プロジェクトを要求している操作ユニットのプロジェクトサブミッションからプロジェクトデータを抽出し、
    前記新規プロジェクトは、前記プロジェクトマネージャモジュールのプロジェクトアナライザによって、プロジェクトサブミッションデータに基づいて生成され、かつ、
    関連するプロジェクトデータは、前記永続ストレージに保管されており、
    タスクセレクタは、前記プロジェクトサブミッションデータに基づいて、タスクデータベースから配備ユニットによって実行される１つ以上のタスクを選択し、
    タスクマネージャモジュールは、特定の配備ユニットによって実行可能な認証されたスキルを示す、前記配備ユニットの認定されたスキル認定データに基づいて、１つ以上の配備ユニットを選択し、
    選択されたタスクは、前記選択された少なくとも１つの配備ユニットに割り当てられ、新規プロジェクトに関連する関係性を提供し、
    前記タスクセレクタは、マシンベースのマッチング構造を備え、
    前記マシンベースのマッチング構造を用いて、プロジェクトに関連する特定のタスクを実行するために、適切なスキル証明が決定され、
    少なくとも１つの配備ユニットが、必要とされる前記決定されたスキル証明、および、少なくとも、サブミッションデータの前記操作ユニットの位置および利用可能な配備ユニットの位置を含む、追加的なのトリガ基準に基づいて決定され、
    前記配備ユニットを選択する場合に、
    前記決定されたスキル証明は、選択されたタスクを実行するために、マシンベースのマッチング構造によって決定された必須スキルおよびオプションスキルを含み、
    必須スキルは、前記選択されたタスクを完了するために必要とされ、かつ、
    オプションスキルは、少なくとも、発話言語パラメータ及び／又は付加的サービスまたは装置を示す付加的スキルパラメータを含み、
    前記配備ユニットを選択する場合に、
    前記マシンベースのマッチング構造によって、前記配備ユニットが、前記必須スキルについてフィルタリングされ、一方、
    前記マシンベースのマッチング構造によって、スコアリング構造が、前記オプションスキルについて適用され、
    より高いスコアは、前記マシンベースのマッチング構造によって、前記配備ユニットが選択されて、トリガされる可能性が、より高い、
    アクセスコントローラは、新しいプロジェクトについてセキュアな、クラウドベースのネットワークを生成し、前記操作ユニット、および、前記関係性で示される、選択された配備ユニットのために、前記新しいプロジェクトへのアクセスを提供し、
    ユニットのペア間で任意の通信が許可される前に、前記ユニットのペア間で、関係性が確立されており、
    前記プロジェクトのツインの物理レプリカに関連付けられた少なくとも１つのセンサを用いて、実世界プロジェクトの構造的、動作的、及び／又は環境的ステータスパラメータが測定され、モニタリングされ、かつ、前記デジタルプラットフォームに送信され、
    前記少なくとも１つのセンサは、前記実世界プロジェクトに物理的に影響を与える外因性の環境パラメータを検出するための１つ以上の関連する外部受容性センサ、及び／又は、前記実世界プロジェクトの内因性動作またはステータスパラメータを検出するための１つ以上の固有受容性センサを含み、
    前記センサまたは測定デバイスは、前記デジタルプラットフォームと前記センサまたは測定デバイスとの間に１つ以上の無線接続または有線接続を設定するためのインターフェイスを含み、
    データリンクは、前記デジタルプラットフォームと、実世界のアセットに関連する前記センサまたは測定デバイスとの間で、無線接続または有線接続を用いて設定可能であり、前記センサまたは測定デバイスによって測定及び／又はキャプチャされたプロジェクトの前記ステータスパラメータを前記デジタルプラットフォームに送信しており、
    前記ステータスパラメータは、デジタルツイン表現に割り当てられており、前記デジタルツイン表現に関連するステータスパラメータの値は、前記送信されたパラメータに基づいて動的にモニタリングされ、かつ、適合されており、
    前記デジタルツイン表現は、一定期間の時系列として前記パラメータの値を保持している、前記実世界プロジェクトの複数のサブシステムそれぞれの状態を表しているデータ構造を含む、
    デジタルプラットフォーム。
  2. 前記スコアリングは、最良のスキルマッチングに基づいている、
    請求項１に記載のデジタルプラットフォーム。
  3. 前記スコアリングは、配備ユニットの価格パラメータの値、及び／又は、経費パラメータの値、及び／又は、移動時間または地理的距離パラメータの値を考慮した、最も高いマージンマッチングに基づいている、
    請求項２に記載のデジタルプラットフォーム。
  4. 前記スコアリングは、さらに、前記デジタルプラットフォームを使用してタスクを実施したことがない配備ユニットに対して、より高いスコアを提供する、最良のプラットフォーム成長構造に基づいている、
    請求項１乃至３いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  5. 前記マシンベースのマッチング構造は、１つ以上のマシンベースの学習構造を備える、
    請求項１乃至４いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  6. マシンベースの学習構造は、ヒルクライム、遺伝的または進化的マシンベースの学習構造を備える、
    請求項５に記載のデジタルプラットフォーム。
  7. 前記デジタルプラットフォームは、前記選択された１つ以上の配備ユニット、及び／又は、適切な配備ユニットに関連するサービスプロバイダに通知するためのディスパッチャを備える、
    請求項１乃至６いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  8. 前記ディスパッチャは、適切な配備ユニットに対する特定のタスクへのアクセスを提供するオークションプロセスを備える、
    請求項７に記載のデジタルプラットフォーム。
  9. 割り当てられた関係性それぞれは、少なくとも２つのサブグループを含む階層構造を定義し、
    第１サブグループは、ユニットアカウントによって定義される複数の操作ユニットを含み、かつ、第２サブグループは、ユニットアカウントによって定義される複数の配備ユニットを含む、
    請求項１乃至８いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  10. 特定のプロジェクトについて、データ伝送ネットワークインターフェイスを介して提供される、前記セキュアな、クラウドベースのネットワークアクセスは、前記操作ユニットの前記第１サブグループ、および、前記配備ユニットの前記第２サブグループについて異なっている、
    請求項９に記載のデジタルプラットフォーム。
  11. サブミッションデータは、操作ユニットによって、操作ユニットアクセスインターフェイスにおいて、前記デジタルプラットフォームに転送され、
    対応するプロジェクトは、プロジェクトアナライザを用いて生成され、かつ、前記永続ストレージに割り当てられる、
    請求項１０に記載のデジタルプラットフォーム。
  12. 前記タスクデータベースの１つ以上のタスクは、前記タスクセレクタによって、プロジェクトに関連する前記プロジェクトデータに基づいて、配備ユニットによって実行されるように選択される、
    請求項１１に記載のデジタルプラットフォーム。
  13. 少なくとも１つの配備ユニットは、配備ユニットプロファイルに基づいて、配備ユニットプロファイルデータベースから選択され、選択された１つ以上のタスクを実行し、
    前記配備ユニットプロファイルは、前記選択された１つ以上のタスクにマッチングされ、かつ、関連する関係性データは、前記新しいプロジェクトと、実行されるべき前記１つ以上のタスクとの間の前記関係性を定義するように生成される、
    請求項１２に記載のデジタルプラットフォーム。
  14. 前記少なくとも１つの配備ユニットを、前記配備ユニットプロファイルに基づいて、前記配備ユニットプロファイルデータベースから選択するために、
    配備ユニットプロファイルそれぞれは、前記タスクデータベースの選択可能なタスクのうちの１つについて、少なくとも１つの認証されたタスク認定を備える、
    請求項１３に記載のデジタルプラットフォーム。
  15. 前記ネットワークインターフェイスは、前記デジタルプラットフォームのウェブサーバのウェブインターフェイスであり、かつ、前記ネットワーク可能な装置は、ウェブ可能な装置であり、
    前記デジタルプラットフォームは、前記プロジェクトとインターフェイスするための選択可能な生産性ツールを備え、
    前記生産性ツールは、ウェブインターフェイスからアクセス可能であり、かつ、少なくともタスクマネージャモジュール、及び／又はコラボレーションモジュール、及び／又は文書管理モジュールを備える、
    請求項１乃至１４いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  16. 前記デジタルプラットフォームは、さらに、引用モジュール、及び／又は、引用サーバインターフェイスを含み、
    前記引用サーバインターフェイスは、
    引用サーバと周期的にインタラクションし、
    前記引用モジュールを用いて、財務情報を検索し、かつ、
    前記検索された財務情報を、プロジェクトに割り当てられた永続ストレージに保管する、
    請求項１乃至１５いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  17. 前記デジタルプラットフォームは、財務情報を表示し、かつ、会計処理するためのアカウントモジュールに係る請求モジュールを含み、
    前記財務情報は、前記ユニットまたはユニットアカウント、および、コストベースに関連する財務会計情報、および、前記財務会計情報に関する評価データ、を備え、
    前記評価データは、特定のプロジェクトに関連する、検索されたタスク特性データを使用して、前記財務会計情報から生成される、
    請求項１６に記載のデジタルプラットフォーム。
  18. 前記永続ストレージは、
    分散ネットワーキングコラボレーション環境において使用され、
    前記関係性および前記プロジェクトサブミッションデータを含む、プロジェクトデータ以上を保持しており、
    ワールドワイドなバックボーンネットワークを介して、プロジェクトコーポレーションの中でセキュアな協働環境を提供している、
    請求項１乃至１７いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  19. 前記認証および認可資格証明書は、少なくとも、セキュアな通信データベースにおけるユーザ名およびパスワードを含む、
    請求項１乃至１８いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  20. 前記デジタルプラットフォームは、
    タスク認証データリポジトリおよび認証評価モジュールを有する認証レジスタを含み、
    前記タスク認証データリポジトリは、前記タスクデータベースの各タスクについて、アクセス可能なタスク認証を保持しており、かつ、
    前記認証評価モジュールは、前記タスクデータベースの各タスクについて、配備ユニットに対してタスク認証を承認するために割り当てられた認証評価プロセスを備えており、
    タスク認証を承認すると、前記特定のタスクのために、対応する認証タスク認定が前記配備ユニットに対して割り当てられる、
    請求項１乃至１９いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  21. 前記デジタルプラットフォームを用いて、前記実世界プロジェクトの複数のサブシステムそれぞれの将来の状態を表す前記デジタルツイン表現のためのデータ構造が、累積損傷モデリング処理を使用するシミュレーションのアプリケーションに基づく将来の期間にわたる時系列値として生成され、
    前記累積損傷モデリングは、前記将来の期間のツイン実世界プロジェクトに対する運用上及び／又は環境上のアセットパラメータの影響を生成しており、
    前記デジタルプラットフォームを用いて、前記デジタルツイン表現が分析され、前記将来の期間にわたる前記生成された時系列値に基づいて、前記ツイン実世界プロジェクトの将来の状態または動作のための尺度を提供し、
    前記尺度は、前記実世界プロジェクトに物理的に影響を与える所定の強度または物理的特性を有する事前定義された物理的イベントの発生の確率、または、前記実世界プロジェクトの事前定義された状態の発生の確率測定に関連しており、
    前記事前定義された物理的イベントの発生または開発のための物理的に測定可能な確率測定は、測定された時系列データを使用する予測機械学習モジュールを用いて、前記事前定義された物理的イベントの過去の測定データの頻度および重大度に基づいて確立される、
    ことを特徴とする、請求項１乃至２０いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
  22. 進化する実世界の測定パラメータのアバター測定について、前記実世界プロジェクトの開発に係る動作またはステータスの制御は、
    前記ツイン実世界プロジェクトの将来の状態または動作のために提供された測定に基づいて、かつ／あるいは、
    前記将来の期間にわたる前記生成された時系列値に基づいて、
    特定の実世界プロジェクトの事前定義された動作及び／又はステータスのアセットパラメータに収束するように最適化または調整され、
    最適化された動作の制御の場合に、前記最適化された動作の制御は、
    実世界プロジェクトの時間および将来における、操作ユニットの特定の動作性能基準を、連帯して、または、別々に増加させるように、または、
    特定の確率範囲内で前記実世界プロジェクトの動作またはステータスに関連する発生確率の測定を減少させるように、
    生成される、
    ことを特徴とする、請求項２１に記載のデジタルプラットフォーム。
  23. 前記実世界プロジェクトの記録された時系列に関連する異常な開発の発生確率に対する測定の減少は、前記デジタルプラットフォームによって制御される前記プロジェクトとの、少なくとも１つの操作ユニットの、最適化され、または、調整された、インタラクションに基づく、
    ことを特徴とする、請求項２１または２２に記載のデジタルプラットフォーム。
  24. 前記デジタルプラットフォームは、さらに、サイバー物理的ツイン構造を備え、
    プロジェクト開発時系列をモニタリング及び／又は予測し、かつ、前記時系列内の異常なイベントをトリガすることによって、異常な発生の測定を定量化するために、実世界プロジェクトの進化するデジタル表現を提供する、
    ことを特徴とする、請求項１乃至２３いずれか一項に記載のデジタルプラットフォーム。
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