Flowcean - サイバーフィジカルシステムのモデル学習

サイバーフィジカルシステム（CPS）の有効なモデルは、設計と運用にとって極めて重要です。こうしたモデルの構築は、CPSの内在的な複雑さのために困難で時間がかかります。その結果、機械学習手法を用いたデータ駆動型のモデル生成が一般的になりつつあります。本論文では、モジュラリティと使いやすさに焦点を当てたデータ駆動学習によるモデル生成を自動化する新規フレームワーク Flowcean を提示します。さまざまな学習戦略、データ処理手法、評価指標を提供することで、CPSシナリオに合わせた包括的なソリューションを提供します。Flowcean は、モジュール化かつ柔軟なアーキテクチャの中で多様な学習ライブラリとツールの統合を促進し、幅広いモデリングタスクへの適応性を確保します。これにより、モデル生成と評価のプロセスを合理化・容易にし、より効率的でアクセスしやすいものとします。