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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.1-6
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.1
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Mitchell Ai-Chang, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory John Bresina, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Len Charest, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Adam Chase, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Jennifer Cheng-jung Hsu, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Ari Jonsson, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Bob Kanefsky, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Paul Morris, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Kanna Rajan, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Jeffrey Yglesias, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Brian G. Chafin, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory William C. Dias, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory Pierre F. Maldague, NASA Ames Research Center and the Jet Propulsion Laboratory
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 8-12 , January/February 2004
科学こそが火星探査ローバーのミッションの力の源泉であり、利用可能な範囲で科学の利器を効率よく利用できるか否かが、このミッションの成否を決める。この課題を取り扱うために、MERプロジェクトチームは、MAPGEN（Mixed Initiative Activity Plan GENerator：複数のクライテリア混合による活動計画生成）を活動計画ツールとして選んだ。
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Hai Zhuge, Chinese Academy of Sciences
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 13-17 , January/February 2004
ウェブページは急速に拡大を続けているため、そして、ウェブページ本来の性質のために、ウェブ上の効率的かつ効果的な情報共有が上手く出来ない。この欠点を克服するために、次世代ウェブに向けた研究が続けられている。これらの殆どが、以下の2つのアプローチに集約される。既存ウェブの改良アプローチと、新しいアプリケーションプラットフォームをウェブから独立して開発するアプローチである。知識グリッド（Knowledge Grid）はこれらの2つのアプローチにおける研究成果を両方利用するものであり、より効率的かつ効果的な知識アプリケーションプラットフォームを構築するためのものである。
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Massaki Wada, University of Tokyo Mami Mizutani, Toshiba Masaki Saito, Yazaki Corp. Xuchu Mao, University of Tokyo Hideki Hashimoto, University of Tokyo
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 18-23 , January/February 2004
iCAN（Intelligent Car Navigation Systems）プロジェクトは、科学分野（東京大学）と産業分野（東芝及びヤザキ）のコラボレーションであり、近未来の知的運輸システムのための知的システムと、そのための基盤技術の開発を目的としている。
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Yolanda Gil, USC Information Sciences Institute Ewa Deelman, USC Information Sciences Institute Jim Blythe, USC Information Sciences Institute Carl Kesselman, USC Information Sciences Institute Hongsuda Tangmunarunkit, USC Information Sciences Institute
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 26-33 , January/February 2004
グリッドコンピューティングは、科学のための重要なインフラとして新たに発展してきた技術である。グリッド上の分散コンピューティングで鍵となる課題は、大規模なend-to-endの科学アプリケーションのオンデマンド構成である。これは、特殊な科学アプリ用のコンポーネントの集合により構成されるものであり、これにより、洗練された新しい結果を導出する。この課題を解決するためには多くの技術的課題をクリアしなければならない。この課題には、ユーザビリティ、頑健性、そして拡張性が含まれる。Pegasusシステムは、各案件に特化した結果を与える、実行可能形式のグリッドワークフローを生成する。Pegasusシステムは人工知能による計画手法を用い、有効なend-to-endワークフローを構成する。このシステムはいくつかの科学アプリケーションにおいて既に使用されている実績がある。
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William E. Johnston, Lawrence Berkeley National Laboratory and NASA Ames Research Center
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 34-39 , January/February 2004
科学的発見の次のステップを容易にするために、大規模な科学研究プロセスを発展させる必要がある。グリッド技術とセマンティックツールは、次世代の科学に必要とされる学際的かつ複雑なシミュレーションやデータ環境を扱うのに役立つだろう。
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Jane Hunter, Distributed Systems Technology Centre John Drennan, Centre for Microscopy and Microanalysis, University of Queensland Suzanne Little, University of Queensland
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 40-47 , January/February 2004
安価に採掘可能な天然オイルの残存埋蔵量は40年分程度であると指摘され続けてきた。水素燃料電池は、住宅、輸送、遠隔コミュニティでの利用のためのクリーンで信頼性の高い代替エネルギー源である。多くの有識者が、化石燃料による経済から水素に基づいた経済への移行は不可避であるとみなしている。このような経済体制の移行が起こる前に、材料科学者は、燃料電池の効率を向上させ、製造コストを低減し、経時劣化を調べ、有効利用期間を延長し、電池部品のリサイクルを行うための課題を解消しなければならない。クイーンズランド大学の分散システム技術センターと、顕微鏡及び微小解析センターは共同で、FUSION（Fuel Cell Understanding through Semantic Inferencing Ontologies and Nanotechnology：セマンティック推測を行うオントロジーとナノテクノロジーを用いた燃料電池理解）プロジェクトを行っている。これは、セマンティックウェブ技術と画像解析技術を適用し、拡張し、そして組み合わせることで、燃料電池の設計を最適化するためのものである。このプロジェクトでは、メタデータスキーム、オントロジー、セマンティック推測ルール、及び視覚化ツールを開発する。これらの製品は、大規模メディアデータセットの取得と融合のプロセスの合理化と、それによる製造条件、微小構造情報、及び燃料電池の性能の間の傾向と共起性を明らかにすることを目的としている。本研究で開発される技術により、ナレッジマネジメントを含む広範な科学と、多種の微小構造工学アプリケーション間での共用のための新しいパラダイムを定める。
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Chris Wroe, University of Manchester Carole Goble, University of Manchester Mark Greenwood, University of Manchester Phillip Lord, University of Manchester Simon Miles, University of Southampton Juri Papay, University of Southampton Terry Payne, University of Southampton Luc Moreau, University of Southampton
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 48-55 , January/February 2004
グリッドコンピューティングのリソースを用いることで、myGridは生物情報科学の研究者による計算機実験の設計と実施をサポートする。myGridでは、実験設計の多くがワークフローとして組み込まれている。ワークフローは、サービス可用性の変化に対応できるように、階層型の詳細度レベルで表現される必要がある。またこれは、様々なロケーションでのサービス提供にカスタマイズするためでもあり、様々な程度の他の変化に対応できるようにするためでもある。本稿で著者は、サービスクラスが構成されるワークフローテンプレートと、これらのクラスをインスタンス化するための解法を開発した。サービスクラスの仕様とその解法は7種類のサービスメタデータに依存する。機能的には等価なサービスでも実装の仕方はさまざまである。本稿で著者は、ワークフローを修正し、サービス置換によるバリエーションを利用するためのワークフロー調和（workflow harmonization）について説明する。最後に科学者、自動化された解法プロセス、及び調和のプロセスの役割について検討し、更なる自動化の展望について議論する。
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Mario Cannataro, University Magna Gr?cia of Catanzaro Domenico Talia, University of Calabria
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 56-63 , January/February 2004
グリッド技術のリソース、ツール、アプリケーションの発展により、多量のデータを知的に扱う手段が得られる。本稿で著者はグリッド技術に関してサーベイを行い、セマンティックモデル化と知識発見をグリッド技術と統合するためのソフトウェアアーキテクチャを提案する。
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David De Roure, University of Southampton James A. Hendler, University of Maryland
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 65-71 , January/February 2004
最近数年、グリッドコンピューティングに関するビジョンとセマンティックウェブは、別のコミュニティにおいて、別々に開発が行われており、これら2つの技術の間のインタラクションを検討する研究者は少なかった。本稿では、これら2つを統合するために必要となる研究課題について検討する。とくに科学者のニーズに注目する。このニーズを満たすためには、グリッドコンピューティングの強力な計算能力とセマンティックウェブ技術により可能となる大規模分散型の情報管理が、統合される必要がある。
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Christopher Brewster, University of Sheffield Kieron O'Hara, University of Southampton Steve Fuller, University of Warwick Yorick Wilks, University of Sheffield Enrico Franconi, Free University of Bozen-Bolzano Mark A. Musen, Stanford University Jeremy Ellman, Wordmap Simon Buckingham Shum, The Open University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 72-81 , January/February 2004
オントロジーは人間の知識の表現であり、且つ、ナレッジマネジメント、セマンティックウェブ、B2Bアプリケーション、そして他のアプリケーション分野で重要な意味を持つため、最近非常に注目されている。多くの研究コミュニティが、オントロジーは知識表現のためのモデリング構造として適切なものであると考えているが、実際にオントロジーで表現可能な知識がどのようなものであるのかについて検討した研究は少ない。本Trends and Controversiesでは、この問題について議論するために、この分野の専門家を複数招いて議論している。
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Deborah L. McGuinness, Stanford University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 82-85 , January/February 2004
ウェブに関する質問応答は、ユーザがクエリを入力し、システムがランク付けされたウェブページを返す、といった単純なものから脱却しようとしている。ユーザと解析者は、彼らの質問に対する最適な回答を、余計な情報入力なしに得たいと考えている。本稿では、質問応答の改良のための様々な技術を紹介し、これらの技術の潜在的能力とインパクトについて議論する。
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Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition Patrick J. Hayes, Institute for Human and Machine Cognition
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 86-88, c3 , January/February 2004
残念ながら、パソコンは必ずしも喜びばかりを与えてくれるものではない。最近の研究によると、我々の意図に反して、近代的な職場のコンピュータ化は、生産性を低下させていることが示されている。これは少なくとも部分的には、システムの使いづらさとユーザからの徹底的な反抗に起因している。ソフトウェアの急速な変化、ハードウェアおよびソフトウェアシステム間の互換性の低さ、ソフトウェア設計とインターフェース設計の稚拙さ、利用可能な文書が少なく低品質であること、頼りにならないサポートなどは、ユーザからの反感を買う要因である。多くのコンピュータシステムが、ユーザ側の試用などの努力により何とか使えるものになる。このような性質はすべて、ユーザ個人及びユーザグループに、システムがあまり有用でないと感じさせる要因である。また、自己効能感（self-efficacy）を感じることは、職務満足（job satisfaction）、モティベーション、そしてモラルにとって非常に重要なものである。人間中心のシステムは、業務を行うユーザの潜在的なモティベーションを高揚させるものである必要がある。特に専門家にとってはこのモティベーションが非常に重要である。本稿で著者は、次世代天気予報システムを含むいくつかの例について議論する。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.2
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Nan-Ning Zheng, Xi'an Jiaotong University Shuming Tang, Chinese Academy of Sciences Hong Cheng, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an, China Qing Li, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an, China Guanpi Lai, University of Arizona Fei-Yue Wang, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 8-11 , March/April 2004
西安交通大学（Xian Jiaotong University）人工知能及びロボティクス研究所と、中国科学院（Chinese Academy of Sciences）は、乗用車のためのGPS及び画像情報に基づいた知的運転補助及び安全警告システムを開発するための協業を行ってきた。
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Eugene Tuv, Intel George C. Runger, Arizona State University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 14-19 , March/April 2004
産業界におけるデータモデリングでは、大量の異種（種類混合の）データセットの複雑性の影響を受けることがたびたびある。更にカテゴリ変数（categorical variable）は、数百（もしくは数千）のレベル（値）を持つことができる。本研究では、カテゴリ変数のレベルに数値としてのスコアを与えることで、（実際上すべての複雑性の）オリジナルデータセットを強化する効率的な手続きを検討する。全ての変数間の相互情報量を保存するために、新しいスコア付けのための目的関数を構成する。混合データのために、あまり一般的ではないアプローチ（教師付きの対照非依存クラスタリング：supervised-contrasting-independence clustering）を用いる。本研究で開発した前処理は、主に複雑な異種データの低次元の調査型視覚化（exploratory visualization）の必要から生まれたものであるが、本稿で提案する比較的単純な前処理スキームは、距離に基づいたあらゆる学習課題に対して有効でありうる。2つの例によりインスタンスに基づいた教師付き学習アプリケーションにおける本アプローチの利点を例証する。
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Shi Zhong, Florida Atlantic University Taghi M. Khoshgoftaar, Florida Atlantic University Naeem Seliya, Florida Atlantic University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 20-27 , March/April 2004
ソフトウェアエンジニアは品質推定モデルを構築することが良くある。これは、ラベル付けされたソフトウェアメトリクスデータを用いて訓練され、ソフトウェアモジュールの誤り傾向（fault-proneness）を推定するためのものである。このモデルを用いた方法では多くの場合2つの課題に直面する。データが多量のノイズを含むことと、実世界プロジェクトでは誤り傾向ラベルが存在しないことである。クラスタリング探索解析法（clustering exploratory analysis method）ではこれら2つの課題を扱う。この方法では、ソフトウェア工学のエキスパートの助けを借りつつ、クラスタリング法を用いる。この方法は、ソフトウェアモジュールの誤り傾向を予測するためにラベル付き訓練データを必要としないため、教師無し法の一種である。2つの実世界ケーススタディにより、本稿で提案するクラスタリング−及びエキスパートの知識に基づいたアプローチの効果を検証する。これらのケーススタディでは、ソフトウェアモジュールの誤り傾向と、潜在的にノイズを含みやすいモジュールの両方を推定する。
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Mong Li Lee, National University of Singapore Wynne Hsu, National University of Singapore Vijay Kothari, National University of Singapore
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 28-33 , March/April 2004
データ品質問題には、データの省略、データ入力誤り、二重記録、フィールド欠落を含む多くの原因がある。データクリーニングに関する研究は、二重記録の削除および統合／除去問題（merge/purge problem）を集中的に取り上げてきた。他の重要な問題としては、偽リンク（spurious links）と呼ばれる誤りデータ問題がある。これは、実世界エンティティは複数の記録リンクを持つが、これらがエンティティに適切に関連付けられていないことがありうる、という問題である。この問題に対するひとつのアプローチとして、コンテキスト情報を利用することで、この偽リンクをクリーニングするという方法がある。このアプローチでは、まず潜在的な偽リンクを持つデータを検索し同定する。次にコンテキスト類似性比較を行い、重複の大きいデータレコードを見つける。コンテキスト重複の度合いは偽リンクの尤度を示すものである。3つの実世界データセットを利用した実験の結果により、このアプローチが偽リンクを正確に同定し、データクリーニングの助けとなることが示される。
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Choh Man Teng, Institute for Human and Machine Cognition
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 34-39 , March/April 2004
データ品質はすべてのデータ解析タスクにとって最も重要な要素である。しかし様々な要因からデータの汚損（blemishes in data）がおきる。それゆえ我々はデータ不完全性について理解し、これに対処するための様々な手法の効果についても理解する必要がある。本稿で著者は以下の3つのアプローチを比較する。1）いくつかの種類のデータ汚損に対して耐性のある頑健なアルゴリズム。2）入力情報からノイズを含むインスタンスを削除するためのフィルタ。3）データ洗練（polishing）と呼ばれる手法。これはノイズを含むインスタンスを削除するのではなく、むしろ修正するためのものである。このデータ洗練が理論的には他の2つの手法よりも利点が大きい事、そしてより良い結果を与えうることについて議論する。また、修正範囲を正確に反映する効果的なメトリクスの設計における問題点を同定し、そのための提案を行うことで、データ修正法の評価と検証方法についても議論する。
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Ying Yang, University of Vermont Xindong Wu, University of Vermont
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 40-49 , March/April 2004
誘導アルゴリズム志向の特徴削減（induction-algorithm-oriented feature elimination: IAOFE）では、データやターゲットコンセプトだけでなく、これらを用いて学習するための誘導アルゴリズムについても考慮する。まさにこの性質のために、大量のパラメタによりIAOFEは制御される。本稿では、IAOFEの理想的な性能を引き出すことができるパラメタ設定についての研究成果を報告する。様々なパラメタ設定について比較検討を行い、効果的な構成を同定した。大規模なデータセットから導出された実際的な根拠により、統計的に有意な周波数情報を利用する既存の一般的な特徴選択アプローチよりも、IAOFEと提案パラメタ構成が良い予測精度を与えることを示す。
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Lian Yan, Aureon Biosciences Richard H. Wolniewicz, Flatirons Computing Robert Dodier, Independent Researcher
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 50-58 , March/April 2004
カスタマ挙動の予測は、サービスプロバイダーがカスタマからの信頼を勝ち得るための助けとなり、これにより収益性の最大化を助けるものである。プロジェクト成功のために、データ準備はこの予測アルゴリズムの重要な部分をなすことが多い。
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Doru Tanasa, AxIS Project Team, Inria Brigitte Trousse, AxIS Project Team, INRIA Sophia Antipolis
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 59-65 , March/April 2004
最近数年で、ウェブ利用マイニング（Web usage mining: WUM）はデータマイニングにおける新分野として認識されるに至った。また同時に、ビジネス及び研究の両分野から多大な注目を集めてきている。この中で特に重要な技術領域は、サイト間WUMのためのデータ前処理である。このプロセスのための提案手法は以下の2つの主な目的を持っている。第一に古典的な前処理（データ融合、データクリーニング、及びデータ構造化）により、ウェブサービスのログファイルのサイズを大幅に削減すること。第二に、データ要約と呼ばれる追加の処理を含む高度なデータ前処理を利用することで、前記の古典的前処理を経たデータの品質を向上させること。この方法論の効率性を検証するために、4つの関連サーバから取得された複数のログファイルを統合し解析する実験を行った。
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Riichiro Mizoguchi, ISIR, Osaka University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 66-67 , March/April 2004
日本における最初の人工知能研究のピークは、1980年代の2つの代表的な出来事と日本人工知能学会の設立によるものであった。日本の人工知能研究者はこれまで、日本及び世界の人工知能の研究開発に深くかかわってきた。
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Chihli Hung, University of Sunderland and De Lin Institute of Technology Stefan Wermter, University of Sunderland Peter Smith, University of Sunderland
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 68-77 , March/April 2004
文書クラスタリングは、識別に必要な知識が利用できないという前提のもとで行われることが多い。しかし文書識別には訓練のための識別されたデータが必要である。教師付き識別アプローチは、教師無し法よりも優れた精度を与えることが多い。文書コーパスがトピックに関するカテゴリを与える場合には、教師無し法から部分教師付き法に切り替えることで、文書クラスタリングに際してこのドメイン知識が利用できる可能性がある。この部分教師付き法をガイド付き自己組織化と呼ぶ。この例では、ニューラルガイド付き自己組織化ネットワークをカテゴリ情報に対するメタ識別器として利用することで、ドメイン知識を利用する。本稿で著者はボトムアップの動的ニューラル学習とトップダウンのシンボルワードネット（WordNet）処理の新しい組み合わせを導入する。ワードネットにおける上位語（hypernym）セマンティック関係により、ニューラルモデルを補完し、識別精度とクラスタリング解析を向上させる。
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Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition Gavan Lintern, General Dynamics Susan Eitelman, CHI Systems
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 78-80 , March/April 2004
ローマ神話でヤヌス神は、季節や文明化の方法など、この世のすべてのものをもたらしたと言われている。ヤヌス神は老若2つの顔で象徴される。知識獲得過程における初心者から熟練者までの連続（apprentice-expert continuum）のことを、ここではヤヌス神にちなんで人間中心コンピューティングの原理と名付けた。この原理は実施と訓練を区別し、知識技術への洞察を与える。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.3
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Robert H. Brakman, Jacobs Civil Inc. John J. Limarzi, New York State Department of Transportation
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 8-12 , May/June 2004
ニューヨーク州ハドソン渓谷輸送管理センター（Transportation Management Center: TMC）では、高度知的輸送システム技術を用いて、交通量過剰を抑制し、通勤者の移動時間の短縮を試みる。
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Yang Cheng, Jet Propulsion Laboratory Jay Goguen, Jet Propulsion Laboratory Andrew Johnson, Jet Propulsion Laboratory Chris Leger, Jet Propulsion Laboratory Larry Matthies, Jet Propulsion Laboratory Miguel San Martin, Jet Propulsion Laboratory Reg Willson, Jet Propulsion Laboratory
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 13-21 , May/June 2004
JPLの降下時の画像からの動き推定システム（Descent Image Motion Estimation System: DIMES）は、惑星への降下ミッション中の着陸船速度の推定のための世界初のマシンビジョンシステムである。DIMESはセンサーとソフトウェアにより構成され、降下用カメラ、レーダー高度計、内部測量ユニット、そしてセンサー測量を組み合わせることで水平速度を推測するためのアルゴリズムを持つ。この速度は、着陸船の降下に伴う惑星の表面に対する対地速度である。これらのセンサー類は新しい技術ではないが、その結果を組み合わせるアルゴリズムと飛行用ソフトウェアは新規性がある。このアルゴリズムはレーダーと画像を組み合わせ、頑健且つ効率的に水平速度推定問題を解く。
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John Atkinson-Abutridy, University of Edinburgh Chris Mellish, University of Edinburgh Stuart Aitken, University of Edinburgh
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 22-30 , May/June 2004
テキストマイニングはテキストデータベースから、未知のパターンを発見するものである。しかしこれらの発見技術は、戦略的な決定を下すユーザに対して、価値ある知識を与えない限り無駄なものである。この課題への取り組みは、テキストからの知識発見（knowledge discovery from text: KDT）と呼ばれる複雑な活動である。これは未知の知識の発見と、潜在的に価値のある知識の評価の両方を扱うものである。KDTには、データマイニングもしくはデータベースからの知識発見分野でこれまで有用と目されてきた技術を利用することができる。しかしテキストマイニングのために、データマイニング手法をそのままテキストデータに適用することは出来ない。これは前記の既存手法が構造化されたソースデータを前提としているからであり、また一般のテキスト情報ではこの前提が成り立たないためである。このため、テキストデータの新しい表現が必要である。情報抽出手法と遺伝アルゴリズムを組み合わせた進化的アプローチにより、テキストマイニングのための新しい統合された仮説を得ることができる。
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Heiner Stuckenschmidt, Vrije Universiteit Amsterdam Frank van Harmelen, Vrije Universiteit Amsterdam Anita de Waard, Elsevier Tony Scerri, Elsevier Ravinder Bhogal, Elsevier Jan van Buel, Elsevier Ian Crowlesmith, Elsevier Christiaan Fluit, Aduna Arjohn Kampman, Aduna Jeen Broekstra, Aduna Erik van Mulligen, Collexis and Erasmus University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 34-40 , May/June 2004
本稿では、DOPEシステムと呼ばれる、薬学研究分野における大規模オンラインリソースの探索のためのシステムを紹介する。まずシステムの概要を述べ、セマンティックウェブ技術を用いてシソーラスに基づいた既存リソースへのアクセスについて説明する。このシステムでは、自動インデクス付け、RDFに基づいたクエリ、そしてコンセプトに基づいた結果の視覚化を利用する。本稿で著者は、このシステムが持つ情報検索と探索のための利点を明らかにするために、ユーザスタディの実験結果についても報告する。これらの実験結果は、セマンティックウェブ技術が、実世界の大規模文書リポジトリの探索をサポートすることができることを示唆している。コンセプトに基づいた情報視覚化は、これに比べると特定の情報を検索するのにはあまり適切ではないが、殆ど未知なデータを探索する用途では良いサポートとなる。
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Nigel Shadbolt, University of Southampton Nicholas Gibbins, University of Southampton Hugh Glaser, University of Southampton Stephen Harris, University of Southampton m.c. schraefel, University of Southampton
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 41-47 , May/June 2004
高度知識技術（Advanced Knowledge Technologies）プロジェクトでは、ナレッジマネジメントの格言“適切なコンテンツを適切な場所に適切なタイミングで適切な形式で提供すること”を現実のものとするための検討を行っている。このプロジェクトの大きな成果の一つとして、CS AKTiveスペース（CAS）がある。これは、2003年セマンティックウェブチャレンジに優勝したセマンティックウェブアプリケーションである。CASは統合情報概観（integrated information overview）の提供を目的としている。これは、イギリスのコンピュータサイエンス研究分野で、どこでだれが何の研究をしているか、を即座に見つけ出すためのシステムである。このアプリケーションの開発にはいくつかのコアとなるセマンティックウェブに関する課題がある。この課題には、コンテンツ獲得、異種データソースマッチングのためのオントロジー開発、拡張性のあるリソース記述フレームワーク（Resource Description Framework: RDF）のストレージ及びクエリの開発、セマンティックな指示を与えるインタラクション設計、そして獲得されたコンテンツを元に提供される知識処理サービス、が含まれる。
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Daniel Bloomfield Ramagem, Science Systems and Applications Bruno Margerin, Science Systems and Applications Jackie Kendall, Science Systems and Applications
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 48-57 , May/June 2004
AnnoTerraはセマンティックウェブアプリケーションであり、地球科学に関する高付加価値のニュースフィードを発行するシステムである。このシステムは、NASA知識カタログの登録された総合に関連するリソースのセマンティック検索にフォーカスしており、地球科学分野におけるコンセプトと関連性を利用したものである。現在のところ、このシステムでは3つのNASAデータソースを用いている。これはつまり地球監視情報（the Earth Observatory）、全地球変動マスターディレクトリ（the Global Change Master Directory）、そして地球監視システム情報センター（the Earth Observing System Clearing House）の3つである。このプロジェクトの根本的なアイディアは、ユーザから提供された情報を用いて、既存データソースを高付加価値化することである。ここでは以下の3つの課題を取り上げる。まず地球科学の広範な技術分野におけるオントロジーを作成すること。次にオントロジーコンセプト（データカタログのメタデータ構造）間の等価性、マッピング、そして変換手段を実装すること。最後に、実世界のアイテムと、そのアイテムが持つオントロジー形式のコンセプト表現の間のセマンティック関連付けを行うこと。本稿で著者は、オープン規格（OWLなど）を用いた大規模なソリューションの探索と詳細検討を行う。
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Jens Hartmann, Institute AIFB, University of Karlsruhe York Sure, Institute AIFB, University of Karlsruhe
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 58-65 , May/June 2004
セマンティックウェブ技術の実際的な実装では、産業分野での利用者を惹きつけるために、拡張性や信頼性などの側面を考慮する必要がある。新しいポータルインフラでは、セマンティックウェブ技術によるアクセス容易性と、現在のウェブ技術が持つ産業面で強いアプリケーションの両方の利点を活かす。コンテンツ交換ポータルの良いネットワークにより、このインフラを例証する。ツールや方法と共に用いることで、このようなネットワークを、ユーザがゼロから立ち上げたり、既存の情報ソースの上に構築することができる。
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Andreas Harth, Digital Enterprise Research Institute
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 66-71 , May/June 2004
セマンティックウェブは、RDFにおけるオントロジー仕様を開発し発行するための基本活動の動機となった。これまでのところ、オンラインのRDFデータの大半は充分利用されているとは言い難い。本稿で著者は、SECO（semantic collaboration）と呼ばれる、エージェントが統一的にデータにアクセスする為のフレームワークを紹介する。ここではデータはウェブ上に散乱しているものと想定する。SECOシステムは、セマンティックウェブから取得されたRDFを集め、統合し、そして表示する。SECOはファイル中にあるRDFデータをクローラを用いて集め、RDFリポジトリをデータソースとして利用する。様々なデータソースの統合は、理由付けエンジンを用いて行われ、仲介器（mediator）中でカプセル化される。前記のデータソースには例えばオブジェクト合同（object consolidation）やスキーママッピングなどが含まれ、このようなデータソースは、リモートクエリインターフェースを利用してソフトウェアエージェントがクエリを送ることができる。SECOには、HTMLを発行するユーザインターフェースコンポーネントが含まれ、これを利用することでユーザは統合されたデータセットを閲覧することができる。
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Martin Michalowski, University of Southern California Jos? Luis Ambite, University of Southern California Craig A. Knoblock, University of Southern California and Fetch Technologies Steve Minton, Fetch Technologies Snehal Thakkar, University of Southern California Rattapoom Tuchinda, University of Southern California
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 72-79 , May/June 2004
セマンティックウェブはウェブ上の情報の機械可読な記述を与えると有望視されている。このビジョンを実現する前に、研究者はいくつかの課題をクリアする必要がある。様々なオントロジーで記述されているデータの統合や様々なタイプのデータの統合のための技術が必要とされている。異なったサイトの異なったデータオブジェクトが同一の実世界の物体を記述する場合の認識技術も必要である。更に分散した情報を 効率的に検索する手段、旧来のデータをRDFなどのよりセマンティックな記述に変換する手段、も必要である。Building Finderではデータ統合のための仮想アプローチを提案する。統合サイトが抽出データをストアする倉庫型アプローチ（warehouse approach）とは異なり、Building Finderではオリジナルデータを移動せずにこの問題を解消することができる。
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Sebastian H?, Center for Computing Technologies (TZI), University of Bremen Rainer Spittel, Center for Computing Technologies (TZI), University of Bremen Ubbo Visser, Center for Computing Technologies (TZI), University of Bremen Thomas J. Vogele, Center for Computing Technologies (TZI), University of Bremen
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 80-86 , May/June 2004
本稿ではセマンティックウェブチャレンジ2003に参加したGeoShareと呼ばれるアプリケーションについて説明する。この研究のモティベーションとなった例として、釣りと温泉の良いロケーションを探しているバイク旅行者を取り上げ説明する。この旅行者は水質に関する情報を必要としている。この水質情報は単に温度だけでなく、時空間のコンテキストに関する情報も必要である。利用する語彙及びカタログを説明するオントロジーやセマンティクス関連キーワード検索を含む、GeoShareで利用される技術の詳細について説明する。同じように、ウェブカタログサービス、分散型ウェブマップサービス、及び生成型ウェブマップクライアントで構成される、空間情報インフラにおける空間的理由付け器（spatial reasoner）とそのアプリケーションについても説明する。
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Jason Kingdon, Searchspace
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 87-89 , May/June 2004
世界上位20行のうち、約半分の銀行では人工知能システムを利用している。人工知能はマネーロンダリングと戦うための強力な武器として利用されている。例えばSearchspace社では、顧客の活動を監視することで、顧客の異常行動を同定し、潜在的なマネーロンダリング状況を検出する。
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Paul J. Feltovich, Institute for Human and Machine Cognition Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition David Woods, Ohio State University Axel Roesler, Ohio State University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 90-94 , May/June 2004
複雑なタスクと情報に直面すると、過度の単純化をしてしまいがちである。この過度の単純化のために、誤った認識とそれによる誤った知識アプリケーションに行きつくことがある。これは複雑な社会技術的システムを設計する認知工学では重大な問題である。
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Eric Miller, World Wide Web Consortium
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 95-96 , May/June 2004
本稿で著者は、W3Cのセマンティックウェブ活動の進展について議論する。これには、RDF及びOWLの改定という2つの重要なセマンティックウェブ技術の承認も含まれる。W3Cはセマンティックウェブベストプラクティス及び展開WGと、RDFデータアクセスWGという2つの新しいワーキンググループを立ち上げた。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.4
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Natalya F. Noy, Stanford University Mark A. Musen, Stanford University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 6-13 , July/August 2004
オントロジー開発は、より偏在的で協調的なプロセスになり、開発者は複数のオントロジーを管理する課題に直面する。これには異なるバージョンのオントロジー間の比較、整列、統合や、バージョン管理、そしてオントロジー書式間の変換も含まれる。本稿で紹介する統合フレームワークは、他のツールで開発されたデータやアルゴリズムを利用可能にすることで、ユーザによる上記課題の遂行を助ける。
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Jim Blythe, USC Information Sciences Institute Ewa Deelman, USC Information Sciences Institute Yolanda Gil, USC Information Sciences Institute
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 16-23 , July/August 2004
グリッドコンピューティングは、ダイナミックな仮想組織における分散型問題解決のための鍵となるインフラを与える。多くの科学プロジェクトがグリッドコンピューティングを採用しており、産業界からの、この技術に対する期待は急速に高まっている。しかしグリッドコンピューティング自体は未だ、ネットワーク技術、高性能コンピューティング、そしてOSに関する専門性を持つ、少数の高度なプログラマーが活躍するような技術領域である。本研究における我々の目的は、グリッドのため実行可能なジョブのワークフローを生成するために、計画に基づくシステムにおいてアプリケーション部品及び計算リソースの選択を行うための知識とヒューリスティクスを再利用可能なように記録することである。我々は既にこの計画器をグリッド環境に統合しており、これにより数百のジョブを持つ多数のワークフローを生成している。既存及び将来のグリッドアプリケーションに広く適用可能であるために、上記の計画器は、利用可能な情報に応じて様々なレベルのサポートを行う。
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Asunci? G?mez-P?rez, Technical University of Madrid Rafael Gonz?lez-Cabero, Technical University of Madrid Manuel Lama, University of Santiago de Compostela
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 24-31 , July/August 2004
特定の言語でセマンティックウェブサービスを規定する前に、正確性の保証と内部コンポーネント間の不整合の防止のために、コンセプトレベルでのセマンティック記述形式を設計する必要がある。言語非依存且つ知識レベルでのセマンティックウェブサービスの半自動構成と設計のためのフレームワークを利用することは、前記の課題を解消するための手段の一つとなりうる。このフレームワークは、オントロジー群に基づくものであり、これによりセマンティックウェブの様々な部分を記述する。このオントロジーは、オントロジーインスタンスを実際に検証することができる設計ルールと原則を含むものである。これらのオントロジーを基盤として、セマンティックウェブサービスの設計と構成を、オントロジー自体を正確にインスタンス化するかどうかとして見ることができる。これらのインスタンスを生成したのち、OWL-Sやウェブサービスモデリングオントロジーなどのセマンティックウェブサービス言語にエクスポートする。
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Andrzej Uszok, Institute for Human and Machine Cognition Jeffrey M. Bradshaw, Institute for Human and Machine Cognition Matthew Johnson, Institute for Human and Machine Cognition Renia Jeffers, Institute for Human and Machine Cognition Austin Tate, University of Edinburgh Jeff Dalton, University of Edinburgh Stuart Aitken, University of Edinburgh
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 32-41 , July/August 2004
KAoSポリシー及びドメインサービスは、ポリシー策定、解析、公開、そしてセマンティックウェブサービスへの適用を助けるものである。本稿で著者は、3つのアプリケーションを例として、それらのコンテキストにおける、前記の能力を説明する。これらの例とは、グリッドポリシー管理、統合的捜索救助（Coalition Search and Rescue）、及びセマンティックファイヤーウォールである。これには、記述論理（例えばロール−値マップ）を用いることで可能となることを超えるようにポリシーの記述能力を向上させるための、隠れた要求事項がある。解析の結果、特定のワークフローの処理段を承認するかどうか、そしてこの処理段を実行することで、前記のポリシーにより生成される追加の責務を負わねばならなくなるかどうかについて、KAoSは結論を出す能力があることが分かった。OWL-Sにおけるプロセス表現についても議論する。
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Evren Sirin, University of Maryland Bijan Parsia, University of Maryland James Hendler, University of Maryland
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 42-49 , July/August 2004
既存のウェブサービスを構成することで新しい機能を作り出すことは、多様なアプリケーションをそろえる上で極めて重要である。自動化されたウェブサービス構成の主な課題は、ユーザの考えるコンセプトとコンピュータが解釈できるデータの間のギャップである。インタラクティブなアプローチでセマンティックウェブ技術を利用することでこの障壁を乗り越える。このアプローチでは、構成の各段階で、コンテキスト情報を必要なサービスを見つけるために利用する。このサービス探索は、各サービスのセマンティック記述のオントロジーによる理由付けを用いてフィルタリングされる。著者はこれらのアイディアに基づいたプロトタイプシステムを開発し、いくつかの一般的なウェブサービスについてのOWL-S記述を生成することで、このシステムをテストした。このアプローチはまた、機器の機能がウェブサービスとして提供されるようなネットワーク環境、もしくは機器の性能がウェブオントロジーを用いて記述されるようなネットワーク環境に対しても適用可能である。
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Lalana Kagal, University of Maryland Massimo Paolucci, Carnegie Mellon University Naveen Srinivasan, Carnegie Mellon University Grit Denker, SRI International Tim Finin, University of Maryland Katia Sycara, Carnegie Mellon University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 50-56 , July/August 2004
本稿では、OWL-Sにより記述されるセマンティックウェブサービスのセキュリティについて検討する。本稿で著者は、暗号化と電子署名を含むセキュリティ特性に関するOWL-Sの入出力パラメタ群にアノテーションを加えるためのオントロジーを提案する。OWL-S記述及びサービス要求プロファイルにプライバシーと認証ポリシーを導入する。ポリシーコンプライアンス検査のためのアルゴリズムを設計・実装し、これらをOWL-Sマッチメーカーサービス選択プロセスに統合した。OWL-S VMを、暗号化とサービス要求とサービス提供間のメッセージ署名のための特徴を加えることで拡張することについても議論する。
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Hans Akkermans, Free University Amsterdam Ziv Baida, Free University Amsterdam Jaap Gordijn, Free University Amsterdam Nieves Pe?, Labein Ander Altuna, Labein I?aki Laresgoiti, Labein
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 57-66 , July/August 2004
実世界サービスの生成では、物、行為、人などの有形無形の要素が絡み合っている。多くの場合、企業はユーザに対して単一のサービスのみを提供するのではなく、程度の差はあっても相互に関連するサービス群（サービスバンドル）を提供するものである。これにより、サービス要素を共用、再利用することでサービスコストを下げ、高効率な拡張性とスコープを達成しつつ、より多くのカスタマの要求にこたえることができるようになる。ビジネス解析と実世界サービスバンドルは両方とも、セマンティックアプローチのもたらす利益に合致するものである。OBELIXプロジェクトでは、実世界サービスのためのコンポーネントに基づいたオントロジーを開発した。これには、サービスのグラフィックモデリングのための方法とツール、そして知識に基づいたサービスバンドルの構成のための方法とツールを利用した。様々な産業分野における実世界ケーススタディにより、このオントロジー、方法、そしてツールをテストした。
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Mark H. Burstein, BBN Technologies
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 67-73 , July/August 2004
セマンティックウェブサービスとは、サービス内容とサービス使用法に関するセマンティックな記述を持つウェブサービスである。これらの記述はAPIを用いたプログラミングの必要をなくし、これらのサービスが、独立に開発されたソフトウェアエージェントにより自動的に発見・構成されるようなアプリケーション開発の可能性を切り開くためのカギとなると考えられている。しかしセマンティックウェブは、セマンティックサービスを記述するための統合的なオントロジーが未だ欠けている。一般的ではないサービスを駆動するプロセスを詳細に検証することで、これが必要とするであろう様々な種類の変換を明らかにし、この変換がいつどこで行われるべきかについての洞察を与える。
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York Sure, University of Karlsruhe, AIFB Asunci? G?mez-P?rez, Universidad Polit?cnica de Madrid Walter Daelemans, University of Antwerp Marie-Laure Reinberger, University of Antwerp Nicola Guarino, Italian National Research Council Natalya F. Noy, Stanford University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 74-81 , July/August 2004
セマンティックウェブを実現するための基礎であるがゆえに、オントロジー技術はポピュラーで興味深いものである。本稿では、オントロジー技術の評価を様々な観点から検討する。ここでは、オントロジーツールの評価と、オントロジーの内容そのものについては区別して考える。また、オントロジーに関するカスタマの要求についても検討する。
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Fei-Yue Wang, Chinese Academy of Sciences and the University of Arizona Shuming Tang, Shandong Academy of Sciences, China
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 82-87 , July/August 2004
中国は過去20年以上にわたり、その運輸問題を解消するための努力を続けてきた。しかし交通量過剰、人口過剰、多数の事故、そしてこれらに関連する問題は悪化の一途をたどっている。中国の及び米国の10の大学及び研究機関からの70人以上の研究者で構成される研究チームは、人工社会及び複雑系のコンセプトと方法に基づいて、プラットフォームフレームワークを開発している。そのゴールとするところは、都市交通システム、ロジスティクス、そしてエコシステムの、統合且つ持続性のある開発である。
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Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition Axel Roesler, Ohio State University Brian M. Moon, Klein Associates
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 89-95 , July/August 2004
問題を解決する過程では往々にして、その問題の暗黙の仮定に気づいたり、その仮定を色々と変えてみたりすることが行われる。また、新しい視点で問題を見ることで問題の解決がはかられる場合もある。人間中心の視点を採用することで、設計に科学的な基礎を与えたり、問題に対して新しい、より良いアプローチを模索したりすることもあるだろう。本稿で紹介するエッセイでは、Sacagawea（サカジャウェア）原則などを紹介する。 人間中心のコンピューティングのためのツールは、情報の組織化、検索、探索をダイナミックに行うためのサポートを行う必要がある。また、このようなツールは、情報の意味の反映、取りうる選択肢の評価と選択についてもサポートを行うことが求められる。これは設計行為に対する制約であり、また、そのゴールとするところでもある。しかしこのようなゴールの宣言を実際の設計にどのようにして落とし込むのか？我々は、まず設計という行為の意味の根源と歴史を考慮し、次に、人間中心のコンピューティングの原則を利用することにより我々の現代的な設計コンセプトの背景にある過程を考慮することで、このような種類の問題に取り組む。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.5
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Qi Chen, Ohio State University ?mit ?zg?, Ohio State University Keith Redmill, Ohio State University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 8-11 , September/October 2004
TerraMaxチームのゴールは、GC04ルートのほとんどをネゴシエートすることができ、レースを完走することができるような完全自律車両を作成することである。
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Stephen Roderick, University of Maryland Space Systems Laboratory Brian Roberts, University of Maryland Space Systems Laboratory Ella Atkins, University of Maryland Space Systems Laboratory Dave Akin, University of Maryland Space Systems Laboratory
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 12-19 , September/October 2004
本稿で著者は、レンジャーロボットシステムとその自律危機管理システム（autonomous hazard control system）について紹介する。このシステムはスペースシャトル貨物に課せられた厳 格な基準をクリアするように設計されている。本稿では、これまでに行われた試験についてまとめを行う。ここでは特に安全システムと、新しいロボットシステムに、より高い自律レベルを持つレンジャー技術を 適用するために現在行われている研究に関して述べる。これには、北極海の氷冠の下の熱水口（hydrothermal vent）周辺の地質学的及び生物学的サンプルの自律収集のための、挑戦的 なプロジェクトも含まれる。
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Mark Greaves, DARPA Victoria Stavridou-Coleman, Intel Robert Laddaga, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 20-23 , September/October 2004
ダイナミックな環境で利用される信頼性の高いソフトウェアシステムを作成する難しさは良く知られている。大規模分散型ソフトウェアシステムの開発が難しい事も同じように良く知られている。これら2つを組 み合わせ、予測可能な信頼性を持つシステムを開発することは、もちろん極めて困難であり、これまでに成功裏に行われた例は極稀である。本特集号では、この問題に取り組む研究を紹介し、このような 最も困難なシステムの開発のための新しいアプローチについて議論する。
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Hari Prasad Thadakamalla, Pennsylvania State University Usha Nandini Raghavan, Pennsylvania State University Soundar Kumara, Pennsylvania State University R?ka Albert, Pennsylvania State University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 24-31 , September/October 2004
WWWや社会的／生物学的インタラクションネットワークなどのような実世界の複雑なネットワークは、その部分空間の挙動を表し、サイズへの依存性が殆ど無い結合度分布（degree distribution）を示す。更に重要なのは、これらのネットワークの多くが、環境変化条件下においても弾力的に運用可能であり、高い生存性を持つことである。これらの複雑システムの生存能力は 、これらのシステムが持つ位相幾何的な構造に大きく依存している。サプライネットワークはマルチエージェントシステムとしてモデル化され、実体をノードとし、それらの関係を枝として表した複雑なネットワーク として表現することができる。位相幾何的な視点から解析し、複雑なネットワーク理論を適用することで、サプライネットワークの生存性を向上させるための戦略を示すことができる。
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Michael R. Lyu, Chinese University of Hong Kong Xinyu Chen, Chinese University of Hong Kong Tsz Yeung Wong, Chinese University of Hong Kong
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 32-38 , September/October 2004
信頼性の低い基盤ネットワークを持つエージェントサーバの故障時における、モバイルエージェントの生存性を向上させることは困難な課題である。この耐障害性アプローチでは、協調動作するエージェント を展開することでサーバとエージェントの故障を検知し、モバイルエージェントシステムおけるサービスを回復させる。これには、実際のエージェント、立ち会いエージェント（witness agent）、監視エージ ェント（probe）の、3種類のエージェントが含まれる。故障検知及び回復プロトコルでは、これら3種のエージェントの間のメッセージ通過機構を利用する。本稿で著者は、様々な故障シナリオと、対応す る回復手順について議論する。提案アプローチのための確率論的ペトリネットモデルについても示し、シミュレーションに基づいた生存性評価について議論する。
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Rafael H. Bordini, University of Durham Michael Fisher Willem Visser, Research Institute for Advanced Computer Science Michael Wooldridge, University of Liverpool
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 46-52 , September/October 2004
本稿では、論理ベースのエージェント志向プログラム言語により書かれたマルチエージェントシステムを自動的に検証するためにモデルチェック手法を適用する。このアプローチは、前記の言語を、既存のモデ ルチェッカーの入力表記に翻訳するためのものである。更にプロパティに基づいたスライシングにより、マルチエージェントシステムの状態空間を縮退させることができ、これによりモデルチェックの効率を向上させ る。自律型火星探査ローバーの典型的なシナリオを解析することで、本アプローチを例証する。
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Marshall Brinn Jeff Berliner Aaron Helsinger Todd Wright Mike Dyson Sue Rho David Wells
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 53-61 , September/October 2004
圧迫条件下において分散型マルチエージェントシステム（distributed multiagent systems: DMASs）の生存性を保障することは、極めて困難な研究である。しかしながら、このような 保障は、DMASを一般に広く展開するために必要不可欠である。DARPAのUltraLogプログラムでは、DMASを開発し、テストし、展開するための方法論を開発した。この方法論は、与えられた分散 型軍事用兵站アプリケーションにおいて確実な生存性をサポートするものである。このアプローチは、DMASの広範なクラスに対する潜在的な一般的適用性を持っている。
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Robert A. Riemenschneider, SRI International Hassen Sa?di, SRI International Bruno Dutertre, SRI International
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 62-70 , September/October 2004
システムの抽象モデルが求められる特性を持つかどうかを検証するフォーマルアプローチであるモデルチェックは、極度に複雑なエージェントに基づいたシステムの信頼性評価で有用である。モデルチェックでは 、システムがどのようにモデル化されているか、信頼性特性がどのように表現されているか、そしてモデルがそのような特性を持っているかどうかを自動的に検証する能力を持つ必要がある。複雑なエージェント に基づいたシステムに対してこのアプローチを用いることは、多くの場合実現不可能であると考えられてきた。しかし抽象化技術により複雑性は低減することができる。モデルチェックは、信頼性の低いシステ ムの欠点を見つけるのに役立つだけでなく、あるシステムが、求められる信頼性基準に適合するかどうかを検証するためにも役に立つ。特にモデルチェックを用いることで、より見返りの大きいシステムテストに 集中することができる。大規模で複雑なエージェントに基づくシステムであるUltraLogに対してモデルチェックの応用することで、この方法の有用性が示される。
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Steven Willmott, Unviersitat Politecnica de Catalunya
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 71-73 , September/October 2004
全世界規模の知的システムは、単一地域だけをカバーする段階を卒業し、代わりに研究コミュニティと実世界の大規模な協調に集中している。
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Steffen Staab, University of Karlsruhe Bharat Bhargava, Purdue University Leszek Lilien, Purdue University Arnon Rosenthal, Mitre Marianne Winslett, University of Illinois at Urbana-Champaign Morris Sloman, Imperial College London Tharam S. Dillon, University of Technology, Sydney Elizabeth Chang, Curtin University of Technology, Australia Farookh Khadeer Hussain, Curtin University of Technology, Australia Wolfgang Nejdl, L3S Research Center and University of Hanover, Germany Daniel Olmedilla, L3S Research Center and University of Hanover, Germany Vipul Kashyap, Clinical Informatics R&D, Partners Healthcare System
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 74-88 , September/October 2004
現在の知的システムのトレンドの一つは、信頼性に関するものである。これは、多くの論文で取り上げられているし、近年いくつかのワークショップでもトピックとなっている。ここで大きな疑問となるのは、ユーザ はコンピュータにどのような信頼性を管理してほしいと考えているのだろうか、ということである。本エッセイでは、コンピューティングにおける信頼性に関する様々な課題について議論する。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.19, No.6
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Shane M. Farritor, University of Nebraska-Lincoln Steve Goddard, University of Nebraska-Lincoln
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 8-11 , November/December 2004
ネブラスカ・リンカーン大学の研究チームは、自動化された高速道路安全機器を開発している。この機器は、（交差点や高速道路の分岐点などに設置される）一般的な紅白のポール（バレル）による従来の 方式をモバイルロボットで置き換えるものである。このバレル型ロボット（barrel robot）は環境に応じて自律的に展開及び撤収が可能であり、危険な作業を人間の作業者が行わなくて済むようにする ためのものである。他の利点としては、作業環境の変化に応じて再構成可能であることが挙げられる。これはゆっくりと移動する高速道路メンテナンス作業に追従するために必要な能力である。本研究チーム は、いくつかのプロトタイプを既に展開しており、実際的な高速道路環境でのテストを行っている。
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Hani Hagras, University of Essex Victor Callaghan, University of Essex Martin Colley, University of Essex Graham Clarke, University of Essex Anthony Pounds-Cornish, University of Essex Hakan Duman, University of Essex
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 12-20 , November/December 2004
エセックス知的ドミトリ（the Essex intelligent dormitory: iDorm）は、様々な非均一計算機要素からなるネットワークにおける実際的なユビキタスコンピューティングのためのテストベッ ドシステム環境である。ユーザは5日半に渡りシステムを利用する。この期間内、知的且つ適応的な埋め込み型エージェントにより、本稿著者が考案したファジー理論に基づいた漸増同時学習 （Incremental Synchronous Learning: ISL）アプローチを利用し、iDormを監視及び制御する。このエージェントはアンビエントインテリジェンスのビジョンを実現する生涯学習モード （lifelong learning mode）で動作する。このモードはユーザの挙動を学習し、ニーズに合わせて行動し、iDormをユーザプリファレンスに沿って且つ制御する。このモードはまた、ユーザ毎にカスタ マイズされ、且つユーザの作業を邪魔しないように構成されている。
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Mohamed Khedr, University of Ottawa Ahmed Karmouch, University of Ottawa
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 21-29 , November/December 2004
ユーザと周囲の環境がインタラクティブかつダイナミックにやり取りするようなコンテキスト適応型環境を設計し開発するためには、コンテキスト情報に対する適応的及び自律的なアクセスが必要とされる。情報に 対する要求を伝え、利用可能なリソースにアクセスするために、ユーザは彼らのオフィス、家、そして他のユーザとインタラクションを行う。このようなインタラクション環境では、コンテキスト適応的なミドルウェアが必 要とされる。このミドルウェアはエージェント技術によるものであり、またコンテキストの表現、推測、及び交換を可能にするネゴシエーション機構を備える。このネゴシエーションにより、前記の環境を実行時により 簡単にカスタマイズできるようになり、また準備段階におけるより簡単な適応と管理を可能とする。本稿で提案するエージェント技術に基づいたミドルウェアでは、コンテキストレベルのネゴシエーションプロトコルを サポートし、結果として得られるコンテキスト表現のためのオントロジーを展開する。JADE(Java Agent Development Framework)に基づいたプロトタイプにより、このミドルウェアの実現性と 適用性を例証する。
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Qiang Yang Craig A. Knoblock Xindong Wu
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 30-31 , November/December 2004
ウェブリソースとそれを利用するユーザは、データマイニング及び知識発見のための豊富な情報を与える。これまで、ウェブ上で新しい有用な情報を見つけるためにデータマイニングと機械学習法を適用するため の研究がおこなわれてきた。しかしこれらの多くの技法が、人間のユーザが見て利用するための知識を抽出することのみを目的としたものであった。近年コンピュータシステムが使うための知識をウェブに求める研 究が多くなってきている。このようなマイニング可能な知識をウェブに際適用することで、顕著な性能向上が期待できる。今号ではウェブマイニングの問題に関する5つの論文を紹介する。
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Chan Young Kim, Korea Advanced Institute of Science and Technology Jae Kyu Lee, Korea Advanced Institute of Science and Technology Yoon Ho Cho, Kookmin University Deok Hwan Kim, Dongyang Technical College
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 32-39 , November/December 2004
モバイルウェブ技術は、広範な広がりを見せており、携帯電話の壁紙ビジネスは顕著な伸びを示している。このような成長にもかかわらず、ユーザは画像検索でストレスを感じている。VISCORS(Visual Contents Recommender System：視覚的コンテンツのレコメンデーションシステム)は、協調フィルタリングとコンテンツに基づいた画像検索を組み合わせることで、画像検索効率を向上させる。被 験者に実際のモバイルウェブ利用者を含んだ実験により、VISCORSが大規模な画像データベースにおける壁紙画像のレコメンデーションのための実際的なソリューションであることを確認した。
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Dmitry Pavlov, Yahoo Eren Manavoglu, Pennsylvania State University David M. Pennock, Yahoo Research Labs C. Lee Giles, Pennsylvania State University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 40-48 , November/December 2004
本稿では、文書コレクション中でユーザをガイドするためのオンラインのレコメンデーションを生成するための新しいエントロピー最大化（maximum-entropy: maxent）アプローチを紹介する。高次元且 つ疎なデータを扱う方法及び、文書リクエスト順番付き系列の組みとしてこのデータを表現する方法を示す。この表現及びmaxentアプローチはいくつかの利点がある。(1)長期間のインタラクション及びデー タ系列間の依存性を自然にモデル化することができる。(2)一旦学習が済んでしまえば、モデルを用いた検索を高速に行うことができる。この特徴があるため、本手法を大規模なウェブサービスに適用すること ができる。(3)経験上、高品質なレコメンデーションが得られることが分かっている。maxent学習は、単純な実装では計算論的に実行不能である。本研究では、データクラスタリング技術及びアルゴリズム 上の工夫により、この学習処理を高次元データに対しても実際に適用可能にした。様々なクラスタで学習したmaxentモデルの予想を組み合わせる方法をいくつか紹介する。6か月にわたる ResearchIndexからのデータを用いてオフラインテストを行った。ResearchIndexは、広く一般に利用されているオンラインリポジトリであり、47万以上のコンピュータサイエンスに関する文書からなる 。Maxentアルゴリズムが、最も正確なレコメンデーション法の一つであることを示す。相関法、混合マルコフモデル、混合多項式モデル、ResearchIndex上で現在利用可能な個体類似性に基づいた レコメンデーション、そしてResearchIndexのレコメンデーション法の様々な組み合わせと本手法の比較を行った。
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Bing Liu, University of Illinois at Chicago Robert Grossman, University of Illinois at Chicago Yanhong Zhai, University of Illinois at Chicago
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 49-55 , November/December 2004
ウェブ上の情報の多くは、標準的な構造のオブジェクトもしくはデータ記録（データレコード）の中にある。データ記録は稀に、製品やサービスのリストなどの、ホストページの本質的な情報を表すことがある。この 情報を抽出するためにデータレコードをマイニングすることで、付加価値の高いサービスを提供することができる。ウェブ情報からのデータ抽出のための既存手法には、教師付き学習や自動化手法も含まれる。 教師付き学習には、多大な人間の労力が必要であるが、現在の自動化手法では充分な結果が得られない。この問題を解消するために、MDR(mining data records)システムでは、ウェブペー ジ上のデータレコードのレイアウトに関する2つの重要な観測事実を利用する。また同様に系列マッチングアルゴリズム（string-matching algorithm）も利用する。実験の結果は、この新しい自 動化手法が既存手法よりも顕著に優れた性能持つことを示している。更にこの手法は連続データ及び非連続データの両方に適用可能である。
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Chia-Hui Chang, National Central University, Taiwan Shih-Chien Kuo, Trend Micro, Taiwan
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 56-64 , November/December 2004
準構造化されたウェブ文書からの情報抽出は、多くの情報エージェントにとって重要なタスクである。過去数年にわたり、多種多様な生成的情報抽出手法が開発されてきた。これらは教師付きアプローチに 基づくものであり、ユーザがラベル付けした訓練データ例から抽出ルールを学習するものである。しかし数千のデータソースからなるデータを用いる場合には、訓練データセットのアノテーションは非常にコストがかか る。OLERAは準教師付き情報抽出（information extraction: IE）システムであり、訓練文書データセットの詳細なアノテーション無しに、抽出ルールを生成する。このような特徴にもかかわ らず、OLERAは一つのデータ記録から抽出されるべき全てのデータを含む、大まかな分割（rough segment）を与える。OLERAは、発見されたデータを、スキーマ割り当てのためにスプレッドシート形式 の表で示すような視覚化サポートを利用できるように設計されている。プログラムにより生成されたウェブページを用いた実験の結果、OLERAがごく少数の訓練データとなるページ情報と、ごくわずかのユーザの 介入により、良好な性能を示すことが分かった。
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Ismail Seng? Alting?vde, Bilkent University ?zg? Ulusoy, Bilkent University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 66-73 , November/December 2004
対象を絞ったクローラー（focused crawler）は、特定ターゲットトピックに集中して活動するエージェントであり、ウェブ中の関連ページからの情報のみを収集する。このクローラーを実現する上で重要な のは、次の閲覧ページを決めるためのヒューリスティクスである。本稿で著者は、ルールに基づいたアプローチにより、ベースとなるクローラーのハーベスト率（harvest rate）とカバレッジを向上させることを提 案する。このベースとなるクローラーは予め定められた分類（taxonomy）を用いて純ベイズ形式の識別器を訓練する。この識別器を利用することで、未知のURLに対して、閲覧の可否を決めるためのスコ アを付けることができる。本稿で著者は、クラス間（トピック間）リンクパターンから導出した単純なルールを用いてクローラーが次に閲覧するページを決める。このルールに基づいたアプローチは、トンネリングを可 能にすることでベースとなるクローラーの性能も向上させる。最初の性能テストの結果、このルールに基づいたクローラーは、ベースになるクローラーのハーベスト率とカバレッジを向上させることが分かった。
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Steve Grand
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 74-77 , November/December 2004
過去50年にわたる研究で人工知能について我々が学んだことは、如何にして知的な機械を作らないか、であった。次のブレークスルーでは、最も基礎的なレベルで、新しく且つ人工知能の根本にかかわる アイディアが求められることになるだろう。本稿ではこのような考えに基づき、故意に挑戦的ないくつかの技術課題を提示する。これは著者の研究（Lucyと名付けられたロボット）を模擬したものである。これは “興味深い新しい方向性を示唆するに充分なほど既存知識と不整合”な課題である。
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Natalya F. Noy, Stanford University Daniel L. Rubin, Stanford University Mark A. Musen, Stanford University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 78-81 , November/December 2004
データベース、メタデータフォーマット、そして知識ベースは、生物医学分野のコミュニティにとって重要な情報に富んでいるが、これらの標準化は困難である。ひとつの可能性として、仮想的なオントロジーリポジ トリを作成し、オントロジーを検索可能にし、ブラウズしやすくすることで、ユーザにオントロジーの評点と比較を行わせる方法がある。Protegyなどのツールを使ってこのようなリポジトリの生成と維持管理を行 うことができる。
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Gary Klein, Klein Associates David D. Woods, Cognitive Systems Engineering Laboratory Jeffrey M. Bradshaw, Institute for Human and Machine Cognition Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition Paul J. Feltovich, Institute for Human and Machine Cognition
IEEE Intelligent Systems, Vol. 19, No. 6, pp. 91-95 , November/December 2004
人間と自動化エージェントが特定の方法で相互にやり取りする場合に、自動化コンポーネントを効果的な“チームプレーヤー”にするための10の挑戦的な課題を提案する。この解析は、人間中心のコンピュ ーティングの原則のいくつかに基を置くものである。この原則は過去数年にわたり個別もしくは協働で開発されてきたものである。また、この解析は、共通の基盤と協調による、より包括的な試験によるものであ る。
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