设计和实施一个支持人工智能的传感器,用于在工业场景中预测软件应用程序的行为
Angel M Gama Garcia1, Jose M Alcaraz Calero1, Higinio Mora Mora2
1School of Computing, Engineering and Physical Sciences (CEPS), University of the West of Scotland (UWS), High Street, Paisley PA1 2BE, UK.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 24, 2024
概括
本研究介绍了一种基于代理的AI架构,用于预测工业4.0和5.0环境中的软件应用指标. 这种新的系统通过强大的预测能力来增强运营洞察力和决策能力.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 软件工程 软件工程 软件工程
- 工业信息学 工业信息学
背景情况:
- 工业4.0和5.0的兴起需要对软件应用程序有更深入的理解.
- 以软件为中心的框架在工业环境中变得越来越重要.
- 预测软件指标对于运营效率和决策至关重要.
研究的目的:
- 引入一种基于代理的新型架构,用于感知和预测软件应用程序指标.
- 在工业场景中增强运营洞察力和决策过程.
- 建立一个基本的理解和软件行为预测框架.
主要方法:
- 基于互连的代理架构的开发.
- 利用人工智能 (AI) 技术进行预测.
- 在预测器组件中实现随机森林回归器.
主要成果:
- 该架构展示了软件指标的强大预测能力.
- 分析证实了预测模型的准确性和局限性.
- 视觉表示支持对预测性能的评估.
结论:
- 这项研究为工业环境中的软件行为提供了一个基本的预测架构.
- 这项工作为人工智能驱动的决策组件的进步铺平了道路.
- 基于代理的系统为不断变化的工业环境提供了增强的运营洞察力.
