Konzepte für die Identifikation semantischer Äquivalenz

  Datenintegration in ein Datenmodell erfordert Identifikation semantischer Äquivalenz Urheberrecht: © IAT Für das automatisierte Einlesen von Daten in ein Datenmodell ist die Identifikation semantischer Äquivalenz notwendig

Im Zuge von Industrie 4.0 liegt die Herausforderung in der semantischen Interoperabilität zwischen verschiedenen Applikationen. Während für die syntaktische Interoperabilität verschiedene Metamodelle entwickelt wurden bzw. werden, fehlen Konzepte, um auch die semantische Interoperabilität sicherzustellen. Viele Metamodelle geben nur die möglichen Modellierungsklassen vor und die Semantik wird in Informationsmodelle ausgelagert, z. B. in Form von Teilmodellen bei Verwaltungsschalen oder in Companion Specifications bei OPC UA.

Vielfach werden hierbei die Informationen in den Informationsmodellen mit unterschiedlichen Modellierungselementen modelliert. Um mit diesen Informationen automatisiert arbeiten zu können, sollen Konzepte für die Identifikation semantischer Äquivalenz erforscht werden. Beispiele für Lösungsansätze zu dem Problem kann zum einen die händische Definition von Integrationsregeln sein (ähnlich, wie in bereits in vorherigen Arbeiten am Lehrstuhl zur semantischer Interoperabilität gezeigt), aber auch die algorithmische Identifikation durch Nutzen von semantischen Annotationen in Ontologien im Rahmen von Reasoning- oder Inferenzalgorithmen. Als dritte Variante sollen KI-Ansätze untersucht werden.

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