Ontology-Based Resource Description and Discovery Framework for Low Carbon Grid Networks
Notice bibliographique
Résumé
Using smart grids to build low carbon networks is one of the most challenging topics in ICT (Information and Communication Technologies) industry. One of the first worldwide initiatives is the GreenStar Network, completely powered by renewable energy sources such as solar, wind and hydroelectricity across Canada. Smart grid techniques are deployed to migrate data centers among network nodes according to energy source availabilities, thus CO2emissions are reduced to minimal. Such flexibility requires a scalable resource management support, which is achieved by virtualization technique. It enables the sharing, aggregation, and dynamic configuration of a large variety of resources. A key challenge in developing such a virtualized management is an efficient resource description and discovery framework, due to a large number of elements and the diversity of architectures and protocols. In addition, dynamic characteristics and different resource description methods must be addressed. In this paper, we present an ontology-based resource description framework, developed particularly for ICT energy management purpose, where the focus is on energy-related semantic of resources and their properties. We propose then a scalable resource discovery method in large and dynamic collections of ICT resources, based on semantics similarity inside a federated index using a Bayesian belief network. The proposed framework allows users to identify the cleanest resource deployments in order to achieve a given task, taking into account the energy source availabilities. Experimental results are shown to compare the proposed framework with a traditional one in terms of GHG emission reductions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».