Regelbasiertes Reasoning auf massiv paralleler Hardware

Eine wesentliche Funktionalität bei der Verwendung semantischer Technologien besteht in dem als Reasoning bezeichneten Prozess des Ableitens von impliziten Fakten aus einer explizit gegebenen Wissensbasis. Der Vorgang des Reasonings stellt vor dem Hintergrund der stetig wachsenden Menge an (semantischen) Informationen zunehmend eine Herausforderung in Bezug auf die notwendigen Ressourcen sowie der Ausführungsgeschwindigkeit dar. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, adressiert die vorliegende Arbeit das Reasoning durch eine massive Parallelisierung der zugrunde liegenden Algorithmen und der Einführung von Konzepten für eine ressourceneffiziente Ausführung. Diese Ziele werden unter Berücksichtigung der Verwendung eines regelbasierten Systems verfolgt, dass im Gegensatz zur Implementierung einer festen Semantik die Definition der anzuwendenden Ableitungsregeln während der Laufzeit erlaubt und so eine größere Flexibilität bei der Nutzung des Systems bietet. Ausgehend von einer Betrachtung der Grundlagen des Reasonings und den verwandten Arbeiten aus den Bereichen des parallelen sowie des regelbasierten Reasonings werden zunächst die Funktionsweise von Production Systems sowie die dazu bereits existierenden Ansätze für die Optimierung und im Speziellen der Parallelisierung betrachtet. Production Systems beschreiben die grundlegende Funktionalität der regelbasierten Verarbeitung und sind somit auch die Ausgangsbasis für den RETE-Algorithmus, der zur Erreichung der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit parallelisiert und für die Ausführung auf Grafikprozessoren (GPUs) vorbereitet wird. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen unterscheidet sich die Parallelisierung insbesondere durch die gewählte Granularität, die nicht durch die anzuwendenden Regeln, sondern von den Eingabedaten bestimmt wird und sich damit an der Zielarchitektur orientiert. Aufbauend auf dem Konzept der parallelen Ausführung des RETE-Algorithmus werden Methoden der Partitionierung und Verteilung der Arbeitslast eingeführt, die zusammen mit Konzepten der Datenkomprimierung sowie der Verteilung von Daten zwischen Haupt- und Festplattenspeicher ein Reasoning über Datensätze mit mehreren Milliarden Fakten auf einzelnen Rechnern erlauben. Eine Evaluation der eingeführten Konzepte durch eine prototypische Implementierung zeigt für die adressierten leichtgewichtigen Ontologiesprachen einerseits die Möglichkeit des Reasonings über eine Milliarde Fakten auf einem Laptop, was durch die Reduzierung des Speicherbedarfs um rund 90% ermöglicht wird. Andererseits kann der dabei erzielte Durchsatz mit aktuellen State of the Art Reasonern verglichen werden, die eine Vielzahl an Rechnern in einem Cluster verwenden.

Methodische Ansätze für die agentenorientierte Softwareentwicklung im Maschinen-und Anlagenbau

Der Anteil dezentraler eingebetteter Systeme steigt in zahlreichen Andwendungsfeldern, wie der Kfz-Elektronik oder der Anlagenautomatisierung [ScZu03]. Zudem steigen die Anforderungen and die Flexibilität und den Funktionsumfang moderner automatisierungs-technischer Systeme. Der Einsatz agentenorientierter Methoden ist diesbezüglich ein geeigneter Ansatz diesen Anforderungen gerecht zu werden [WGU03]. Mit Agenten können flexible, anpassungsfähige Softwaresysteme entwickelt werden, welche die Verteilung von Informationen, Aufgaben, Ressourcen oder Entscheidungsprozessen der realen Problemstellung im Softwaresystem widerspiegeln. Es ist somit möglich, die gewünschte Flexibilität des Systems, bezüglich der Struktur oder des Verhaltens gezielt zu entwerfen. Nachteilig ist jedoch der Indeterminismus des Verhaltens des Gesamtsystems, der sich aufgrund von schwer vorhersagbaren Interaktionen ergibt [Jen00]. Dem gegenüber stehen statische Softwaresysteme, welche zwar einen hohen Determinismus aufweisen aber wenig flexibel in Bezug auf Änderungen der Struktur des Systems oder des Ablaufs des realen Prozesses sind. Mit der steigenden Komplexität der Systeme ist allerdings selbst mit einem statischen Entwurf die Vorhersagbarkeit immer weniger zu gewährleisten. Die Zahl der möglichen Zustände einer Anlage wird mit der Berücksichtigung von allen möglichen Fehlern, Ausfällen und externen Einflüssen (dynamische Umgebung) so groß, daß diese mit vertretbarem Aufwand kaum noch erfassbar sind und somit auch nicht behandelt werden können. Das von der DFG geförderten Projekt AVE [AVE05], welches in Kooperation mit dem Institut für Automatisierungs- und Softwaretechnik der Universität Stuttgart bearbeitet wird, beschäftigt sich in diesem Kontext mit dem Konflikt, die Vorteile der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von agentenorientierter Software mit den spezifischen Anforderungen der Domäne der Echtzeitsysteme, wie Zeit- und Verlässlichkeitsanforderungen, zu verknüpfen. In einer detaillierten Analyse dieser Anforderungen wurde untersucht, wie die Eigenschaften der Anpassungsfähigkeit und Flexibilität prinzipiell die Anforderungen an Echtzeit- und Verlässlichkeitseigenschaften beeinflussen und wie umgekehrt Anforderungen an Echtzeit- und Verlässlichkeitseigenschaften die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität beschränken können. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden Methoden und Konzepte für den Entwurf und die Implementierung von Agentensystemen auf gängiger Automatisierungshardware, insbesondere Speicher Programmierbare Steuerungen (SPS), entwickelt. In diesem Rahmen wird ein Konzept für die Modellierung von Sicherheit in Agentensystemen vorgestellt, welches insbesondere den modularen Charakter von Agenten berücksichtigt. Kernaspekt ist es, dem Entwickler einen Rahmen vorzugeben, der ihn dabei unterstützt ein möglichst lückenloses Sicherheitskonzept zu erstellen und ihm dabei genug Freiheiten lässt den Aufwand für die Strategien zur Fehlererkennung, Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung je nach Anforderung für jedes Modul individuell festzulegen. Desweiteren ist besonderer Wert darauf gelegt worden, dass die verwendeten Darstellungen und Diagramme aus der Domäne stammen und eine gute Vorlage für die spätere Implementierung auf automatisierungstechnischer Hardware bieten.

Virtual Radio Engine

Software Defined Radio (SDR) hardware platforms use parallel architectures. Current concepts of developing applications (such as WLAN) for these platforms are complex, because developers describe an application with hardware-specifics that are relevant to parallelism such as mapping and scheduling. To reduce this complexity, we have developed a new programming approach for SDR applications, called Virtual Radio Engine (VRE). VRE defines a language for describing applications, and a tool chain that consists of a compiler kernel and other tools (such as a code generator) to generate executables. The thesis presents this concept, as well as describes the language and the compiler kernel that have been developed by the author. The language is hardware-independent, i.e., developers describe tasks and dependencies between them. The compiler kernel performs automatic parallelization, i.e., it is capable of transforming a hardware-independent program into a hardware-specific program by solving hardware-specifics, in particular mapping, scheduling and synchronizations. Thus, VRE simplifies programming tasks as developers do not solve hardware-specifics manually.

Model-driven development of sensor network applications with optimization of non-functional constraints

Wireless sensor networks (WSNs) differ from conventional distributed systems in many aspects. The resource limitation of sensor nodes, the ad-hoc communication and topology of the network, coupled with an unpredictable deployment environment are difficult non-functional constraints that must be carefully taken into account when developing software systems for a WSN. Thus, more research needs to be done on designing, implementing and maintaining software for WSNs. This thesis aims to contribute to research being done in this area by presenting an approach to WSN application development that will improve the reusability, flexibility, and maintainability of the software. Firstly, we present a programming model and software architecture aimed at describing WSN applications, independently of the underlying operating system and hardware. The proposed architecture is described and realized using the Model-Driven Architecture (MDA) standard in order to achieve satisfactory levels of encapsulation and abstraction when programming sensor nodes. Besides, we study different non-functional constrains of WSN application and propose two approaches to optimize the application to satisfy these constrains. A real prototype framework was built to demonstrate the developed solutions in the thesis. The framework implemented the programming model and the multi-layered software architecture as components. A graphical interface, code generation components and supporting tools were also included to help developers design, implement, optimize, and test the WSN software. Finally, we evaluate and critically assess the proposed concepts. Two case studies are provided to support the evaluation. The first case study, a framework evaluation, is designed to assess the ease at which novice and intermediate users can develop correct and power efficient WSN applications, the portability level achieved by developing applications at a high-level of abstraction, and the estimated overhead due to usage of the framework in terms of the footprint and executable code size of the application. In the second case study, we discuss the design, implementation and optimization of a real-world application named TempSense, where a sensor network is used to monitor the temperature within an area.