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空気を読む家のキッチン(3-3)
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空間OS
2019年2月5日
先端IT活用推進コンソーシアム
ビジネスAR研究部会
日本総合システム株式会社 中川雅三
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空間OSとは
• その場所にある様々なエージェント(ロ
ボット)を連携させる「メタOS」。寿命数
十年以上目標。
2
空間OS
最初は「家」で実装開始
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実体
• 物理世界をモデル化する拡張RDFストア
– 名前空間:共通語彙、ローカルな語彙
– グラフデータベース
– 値・構造変化のリアルタイム反映と変化のプッシュ配信
– 内部エージェント(ストアドプロシージャ)
– アクセス権限制御
3
センサー、
エージェント
アクチュエータ、
エージェント
RDFストア 物理世界
拡張
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内部構成
4
Cyber-Physical RDF
権限フィルタ
物理ノード(現在値・履歴)
一般情報
SPARQL
内部
エージェント
HTTP + WebSocket
空間OS
LODとの対比
ツール群
“The layer cake” T.J. Berners-Lee W3C 2007.3
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デモの構成
5
空間OS
ドアセンサー瓶貼付BLE
入出判定
VoiceKIT
瓶数え上げ 警告判定
今日はAWS上で実行
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デモ
6
RDFストア
物理ノード
履歴
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実装状況
• 実証のための試作
– 値・構造変化のリアルタイム反映と変化のプッシュ
配信
• Apache Jena(Fuseki)を改造
• スループット:AWS Small Instanceで毎秒数万イベント程度
– 内部エージェント
• 今日のデモでは外部エージェントとして実装
• 一般言語からのコンパイラを構想中
– RDFプロパティによる権限制御
• SPARQLクエリのアクセス権限制御を含む形への変形フィルタ
作成実験 → 実装できそう
7
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エージェント
アプリケーションの構成
• アプリケーション:
サブサンプションアーキテクチャで連携する多様なエージェント群
8
空間OS = マルチレイヤー黒板
(レイヤー境界は曖昧)
事実
解釈・決定
解釈・決定
解釈・決定
…
エージェント
エージェント
エージェント
抽象
レベル
低
(具象)
高
センサー
アクチュエーター
空調、防犯、etc..
執事、空気を読む家、
etc..
人間API
IoT
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環境履歴
デモの動作
• 冷蔵庫
9
空間OS = マルチレイヤーブラックボード
ビール瓶の電波強度
冷蔵庫内・外
ビール:在庫減少
「注文したら」
…
出庫判定
BLEモジュール
エージェント
抽象
レベル
低
(具象)
高
今回デモ、エージェント化はしていない
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内部エージェント
• アルゴリズムの実行
– イベントで起動
• RDFストアの変化
• タイマー
– コンテキスト(RDFストア情報)を読み取って
– 処理結果をコンテキストへ書き込む
• RDF記述にしてRDFストア内で実行
– 構想中:今回のデモでは外部プログラム
• 実行時にプログラミング言語へ変換
– I/OがRDFストアだけ。ランタイムライブラリ範囲限定可能。
• 実行する時代の環境で実行できる
• 人間にも読める
• メタデータもつける
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内部エージェントRDF記述
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• 主目的:100年後も実行可能
// aがThrldを超えたらswをオン
on-change(a){
if(a > Thlrd){
sw = True
}
else {
sw = False
}
}
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(外部)エージェント
• 例
– センサ・アクチュエータ
– ルンバ、洗濯機、…
– スマホ、ロボット、…
– クラウドサービス…
– 人:人間APIでつながる
• そこにいる人
• システム管理者
• 出入り業者
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解決しようとする課題 1
• 総連携
– 異なる分野・メーカーの連携
– 人・社会と機械の連携
– 現在と未来の連携
– 例
• 築20年のスマートホームの設定を、引越し先の新
築スマートホームへひきつぐ。
• 気持ちの良い天気を察知して、空気を読む家が窓
を開けることを人に頼む。
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解決しようとする課題 2
• いわゆる「AI」と「IoT」との連携活用
– 記号接地機能のモジュール化
• IoT観測値 → 記号化
– フレーム問題の回避
– 行為の検証
– オントロジーとの連携
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AI
今後期待される領域
曖昧・矛盾するデータ
の表現も可能
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エージェント
記号接地のモジュール化
• エージェントが状況を記号化する
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事実
解釈・判定
解釈・判定
解釈・計画
…
エージェント
エージェント
エージェント
抽象
レベル
低
(具象)
高
環境 → 電波強度
電波強度 → 出入庫
出入庫 → 在庫
在庫 →
注文したら?
記号の世界
記号接地モジュール
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フレーム問題の回避
• 空間OS内を通して世界と相互作用
– 対象世界を限定する
• 開発戦術:小さくスタートして出来ることをだんだん
増やす
• フェイルセーフはルールとして作りこむ
– 「人間に相談する」を実装できるようにする
例:
• これやっていいですか?
• 故障っぽいですが?
• これお願いします。
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行為の検証
• エージェント間の相互作用をすべて記録
– 何が起こったかを検証
– シミュレーション
→ 個々のエージェントの判断の問題に帰着
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予測や内省にも使えそう
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LODとの連携
• グローバルな知識でローカルを制御
– インターネット上のオントロジーを使える
• AIが「猫」を認識 → 「動物」に関するルール
を適用
– 内部エージェントをLODに置いて配備
• コンフィグレーションの自動化
• 多様性への対応: その場所に適したエージェン
ト
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ハルミン
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