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Enregistrement W2994830123 · doi:10.1017/s0269888919000237

A review and comparison of ontology-based approaches to robot autonomy

2019· review· en· W2994830123 sur OpenAlexaff
Alberto Olivares‐Alarcos, Daniel Beßler, Alaa Khamis, Paulo Gonçalves, Maki K. Habib, Julita Bermejo–Alonso, Marcos Barreto, Mohammed Diab, Jan Rosell, João Quintas, Joanna Isabelle Olszewska, Hirenkumar Nakawala, Amélie Gyrard, Stefano Borgo, Guillem Alenyà, Michael Beetz, Howard Li

Notice bibliographique

RevueThe Knowledge Engineering Review · 2019
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInterregAgencia Estatal de InvestigaciónFundação para a Ciência e a TecnologiaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésVariety (cybernetics)Computer scienceOntologyScope (computer science)Domain (mathematical analysis)USableRobotReuseAutonomyProcess ontologySet (abstract data type)Human–computer interactionOntology languageSoftware engineeringKnowledge managementArtificial intelligenceDomain knowledgeProgramming languageWorld Wide WebEngineeringSemantic Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Within the next decades, robots will need to be able to execute a large variety of tasks autonomously in a large variety of environments. To relax the resulting programming effort, a knowledge-enabled approach to robot programming can be adopted to organize information in re-usable knowledge pieces. However, for the ease of reuse, there needs to be an agreement on the meaning of terms. A common approach is to represent these terms using ontology languages that conceptualize the respective domain. In this work, we will review projects that use ontologies to support robot autonomy. We will systematically search for projects that fulfill a set of inclusion criteria and compare them with each other with respect to the scope of their ontology, what types of cognitive capabilities are supported by the use of ontologies, and which is their application domain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,101 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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