Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Using Component Ensembles for Modeling Autonomic Component Collaboration in Smart Farming

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10415581" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10415581 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1145/3387939.3391599" target="_blank" >https://doi.org/10.1145/3387939.3391599</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/3387939.3391599" target="_blank" >10.1145/3387939.3391599</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using Component Ensembles for Modeling Autonomic Component Collaboration in Smart Farming

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Smart systems have become key solutions for many application areas including autonomous farming. The trend we can see now in the smart systems is that they shift from single isolated autonomic and self-adaptive components to larger ecosystems of heavily cooperating components. This increases the reliability and often the cost-effectiveness of the system by replacing one big costly device with a number of smaller and cheaper ones. In this paper, we demonstrate the effect of synergistic collaboration among autonomic components in the domain of smart farming---in particular, the use-case we employ in the demonstration stems from the AFar-Cloud EU project. We exploit the concept of autonomic component ensembles to describe situation-dependent collaboration groups (so called ensembles). The paper shows how the autonomic component ensembles can easily capture complex collaboration rules and how they can include both controllable autonomic components (i.e. drones) and non-controllable environment agents (flocks of birds in our case). As part of the demonstration, we provide an open-source implementation that covers both the specification of the autonomic components and ensembles of the use case, and the discrete event simulation and real-time visualization of the use case. We believe this is useful not only to demonstrate the effectiveness of architectures of collaborative autonomic components for dealing with real-life tasks, but also to build further experiments in the domain.

  • Název v anglickém jazyce

    Using Component Ensembles for Modeling Autonomic Component Collaboration in Smart Farming

  • Popis výsledku anglicky

    Smart systems have become key solutions for many application areas including autonomous farming. The trend we can see now in the smart systems is that they shift from single isolated autonomic and self-adaptive components to larger ecosystems of heavily cooperating components. This increases the reliability and often the cost-effectiveness of the system by replacing one big costly device with a number of smaller and cheaper ones. In this paper, we demonstrate the effect of synergistic collaboration among autonomic components in the domain of smart farming---in particular, the use-case we employ in the demonstration stems from the AFar-Cloud EU project. We exploit the concept of autonomic component ensembles to describe situation-dependent collaboration groups (so called ensembles). The paper shows how the autonomic component ensembles can easily capture complex collaboration rules and how they can include both controllable autonomic components (i.e. drones) and non-controllable environment agents (flocks of birds in our case). As part of the demonstration, we provide an open-source implementation that covers both the specification of the autonomic components and ensembles of the use case, and the discrete event simulation and real-time visualization of the use case. We believe this is useful not only to demonstrate the effectiveness of architectures of collaborative autonomic components for dealing with real-life tasks, but also to build further experiments in the domain.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the IEEE/ACM 15th International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems

  • ISBN

    978-1-4503-7962-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    156-162

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    USA

  • Místo konání akce

    South Korea

  • Datum konání akce

    29. 6. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku