Kontextinformationen, Modellkomposition, Automatisierung und Kommunikation - Der C2AC-Fahrplan für Modellierung und Simulation
Grunnleggende konsepter
Der Fahrplan zielt darauf ab, den gesamten Lebenszyklus von Modellierung und Simulation zu unterstützen, indem a) Kontextinformationen über das konzeptionelle Modell hinaus angereichert werden, die für die Entwicklung des Simulationsmodells, die Ausführung von Simulationsexperimenten und die Interpretation von Ergebnissen eingesetzt werden können, b) Mittel für die Komposition und Wiederverwendung der verschiedenen Artefakte der Simulationsstudie, wie Simulationsmodell, Simulationsexperimente oder Verhaltensanforderungen, sowie der benötigten Software und Methoden bereitgestellt werden, c) große Teile des Modellierungs- und Simulationszyklus automatisiert werden, auch durch die Nutzung jüngster Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz, und d) die Darstellung von Ergebnissen, Modellen und Aktivitäten, die an der Simulationsstudie beteiligt sind, an die mentalen Modelle und Bedürfnisse der verschiedenen Nutzer und Interessengruppen angepasst wird.
Sammendrag
Die Simulation ist in vielen Anwendungsbereichen zu einer Selbstverständlichkeit geworden. Die COVID-19-Pandemie hat die Bedeutung von Simulationsstudien und Einschränkungen in den derzeitigen Praktiken und Methoden unterstrichen. Der Fahrplan identifiziert vier Ziele methodischer Arbeiten, um diese Einschränkungen anzugehen.
Das erste Ziel ist es, eine bessere Unterstützung für die Erfassung, Darstellung und Bewertung des Kontexts von Simulationsstudien zu bieten, einschließlich Forschungsfragen, Annahmen, Anforderungen und Aktivitäten, die zu einer Simulationsstudie beitragen. Darüber hinaus muss die Komposition von Simulationsmodellen und anderen Produkten von Simulationsstudien über die syntaktische Kohärenz hinaus unterstützt werden, einschließlich Aspekten der Semantik und des Zwecks, um ihre effektive Wiederverwendung zu ermöglichen. Ein höherer Grad an Automatisierung von Simulationsstudien wird zu systematischeren, standardisierteren Simulationsstudien und ihrer Effizienz beitragen. Schließlich ist es wichtig, verstärkte Anstrengungen in die effektive Kommunikation von Ergebnissen und den an Simulationsstudien beteiligten Prozessen zu investieren, um ihre Nutzung in Forschung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Diese Ziele werden nicht unabhängig voneinander verfolgt, sondern werden von Fortschritten in anderen Teilgebieten profitieren und teilweise sogar darauf angewiesen sein.
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Context, Composition, Automation, and Communication -- The C2AC Roadmap for Modeling and Simulation
Statistikk
"Simulationen wurden während der Pandemie weithin verwendet, um Prognosen zu erstellen [6] und Entscheidungen von Regierungen [7, 8], Krankenhäusern [9], der Industrie [10] und Universitäten [11] zu unterstützen."
"Simulationen offenbarten einige derzeitige Einschränkungen bei der Durchführung solcher Studien [12, 13], einschließlich wie schnell brauchbare Modelle entwickelt werden können, wie die Ergebnisse interpretiert werden können und wie Ergebnisse und entscheidende Aspekte von Simulationsstudien an Domänenexperten, Entscheidungsträger und die Öffentlichkeit kommuniziert werden können [14]."
Sitater
"Simulationen wurden während der Pandemie weithin verwendet, um Prognosen zu erstellen [6] und Entscheidungen von Regierungen [7, 8], Krankenhäusern [9], der Industrie [10] und Universitäten [11] zu unterstützen."
"Simulationen offenbarten einige derzeitige Einschränkungen bei der Durchführung solcher Studien [12, 13], einschließlich wie schnell brauchbare Modelle entwickelt werden können, wie die Ergebnisse interpretiert werden können und wie Ergebnisse und entscheidende Aspekte von Simulationsstudien an Domänenexperten, Entscheidungsträger und die Öffentlichkeit kommuniziert werden können [14]."
Dypere Spørsmål
Wie können Methoden aus der Variabilitätsmodellierung dazu beitragen, den Kontext und die Provenienz von Simulationsstudien besser zu verwalten?
Methoden aus der Variabilitätsmodellierung können dazu beitragen, den Kontext und die Provenienz von Simulationsstudien besser zu verwalten, indem sie eine strukturierte Herangehensweise an die Verwaltung von Variationen in Simulationen ermöglichen. Durch die Verwendung von Feature-basierten Beschreibungssprachen können gemeinsame und variable Aspekte in den Artefakten einer Simulation identifiziert und formalisiert werden. Diese Features können dann mit formalen Aussagen über ihre Anforderungen und Auswirkungen versehen werden, um Eigenschaften der Delta-Anwendung formal zu spezifizieren und zu überprüfen. Dies ermöglicht eine flexible Abstraktionsebene, die die Kommunikation mit verschiedenen Interessengruppen erleichtert und die Möglichkeit bietet, Provenienzinformationen effektiv zu nutzen. Die formale Semantik von Features eröffnet zudem weitere Möglichkeiten zur Ausnutzung von Provenienzinformationen, beispielsweise für Konsistenzprüfungen innerhalb einer Simulationsstudie oder über verschiedene hinweg.
Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn informelle Kontextinformationen in formale, d.h. computergestützt zugängliche Spezifikationen übersetzt werden müssen, unabhängig davon, ob es sich um Annahmen, Anforderungen, Simulationsexperimente oder Simulationsmodelle handelt?
Die Übersetzung informeller Kontextinformationen in formale, computergestützt zugängliche Spezifikationen stellt mehrere Herausforderungen dar. Zunächst müssen die informellen Informationen in eine klare und präzise Sprache überführt werden, die von Computern verarbeitet werden kann. Dies erfordert eine sorgfältige Definition von Begriffen, eine einheitliche Terminologie und klare Beziehungen zwischen den verschiedenen Elementen des Kontextes. Darüber hinaus müssen die spezifischen Anforderungen und Strukturen der formalen Spezifikationssprache berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Übersetzung korrekt und konsistent erfolgt. Die Herausforderung besteht auch darin, sicherzustellen, dass die formale Spezifikation alle relevanten Informationen aus dem informellen Kontext umfasst, ohne dabei wichtige Details zu verlieren oder falsch zu interpretieren.
Wie können Workflow-Systeme für wissensintensive Probleme wie Simulationsstudien entwickelt werden, um den Benutzer bei der Durchführung der Simulationsstudie zu unterstützen und zu leiten?
Workflow-Systeme für wissensintensive Probleme wie Simulationsstudien können entwickelt werden, um den Benutzer bei der Durchführung der Studie zu unterstützen und zu leiten, indem sie eine strukturierte und transparente Darstellung des Prozesses bieten. Diese Systeme können die verschiedenen Schritte und Aktivitäten einer Simulationsstudie definieren, die Reihenfolge festlegen, in der sie durchgeführt werden sollen, und die Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Aufgaben klar darstellen. Durch die Integration von Provenienzinformationen können Workflow-Systeme auch die Herkunft und den Verlauf der verschiedenen Artefakte und Aktivitäten verfolgen, was eine bessere Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Studie ermöglicht. Darüber hinaus können Workflow-Systeme automatisierte Entscheidungsunterstützung bieten, beispielsweise bei der Auswahl von Experimenten oder der Anpassung von Modellen, um den Benutzer bei der Optimierung des Simulationsprozesses zu unterstützen.
