GÉNÉRATION D'INTERCONNECTIONS DE MODÈLES EN RÉPONSE À UN GRAPHE DE CONNAISSANCES ET NOUVEAUX MODÈLES POUR L'OPTIMISATION D'ÉMISSIONS DE NAVIRE PAR JUMEAU NUMÉRIQUE
La génération de modèle pour la prédiction par un jumeau numérique d'émissions de navire inclut : -le chargement d'un graphe de connaissances de nœuds dans la mémoire d'un ordinateur-hôte, où chaque nœud encapsule un identifiant pour un modèle d'un système ou d'une fonction...
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creator | FERGADIOTOU IOANNA ANTONOPOULOS ANTONIS MYGIAKIS ANTONIS KATSOULAKOS PANAYOTIS |
description | La génération de modèle pour la prédiction par un jumeau numérique d'émissions de navire inclut : -le chargement d'un graphe de connaissances de nœuds dans la mémoire d'un ordinateur-hôte, où chaque nœud encapsule un identifiant pour un modèle d'un système ou d'une fonction spécifique d'un navire et différents nœuds spécifient des axes vers des nœuds apparentés, -la déduction des axes additionnels entre des nœuds sélectionnés, -la génération d'une hiérarchie de modèles par analyse du graphe de connaissances pour générer une entrée dans une structure de données pour chacun des nœuds, et également une entrée indiquant une dépendance d'un parent ou d'un enfant à un autre des nœuds, la structure de données définissant la hiérarchie de modèles pour le navire, -l'exécution d'un jumeau numérique dans la mémoire de l'ordinateur-hôte simulant des émissions pour le navire sur la base de valeurs détectées ou estimées pour des éléments du navire modélisé
Model generation for digital twin prediction of vessel emissions includes loading a knowledge graph of nodes into memory of a host computer. Each node of the knowledge graph encapsulates an identifier for a model representing a specific system or function of a vessel and different nodes specify axes to related nodes. Thereafter, a reasoner applied to the nodes infers additional axes between selected ones of the nodes. Subsequently, a model hierarchy is generated from the knowledge graph by parsing the knowledge graph to generate an entry in a data structure for each of the nodes, and also an entry indicating a parent or a child dependency upon another of the nodes, the data structure defining the model hierarchy for the vessel. Finally, a digital twin executes in the memory of the host computer and simulates vessel emissions for the vessel based upon values sensed or estimated for elements of the vessel modeled within the model hierarchy. |
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Model generation for digital twin prediction of vessel emissions includes loading a knowledge graph of nodes into memory of a host computer. Each node of the knowledge graph encapsulates an identifier for a model representing a specific system or function of a vessel and different nodes specify axes to related nodes. Thereafter, a reasoner applied to the nodes infers additional axes between selected ones of the nodes. Subsequently, a model hierarchy is generated from the knowledge graph by parsing the knowledge graph to generate an entry in a data structure for each of the nodes, and also an entry indicating a parent or a child dependency upon another of the nodes, the data structure defining the model hierarchy for the vessel. Finally, a digital twin executes in the memory of the host computer and simulates vessel emissions for the vessel based upon values sensed or estimated for elements of the vessel modeled within the model hierarchy.</description><language>fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL ; CONTROLLING ; COUNTING ; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES ; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS ; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS ; PHYSICS ; REGULATING ; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><creationdate>2024</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20241211&DB=EPODOC&CC=BE&NR=1031615A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76289</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20241211&DB=EPODOC&CC=BE&NR=1031615A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>FERGADIOTOU IOANNA</creatorcontrib><creatorcontrib>ANTONOPOULOS ANTONIS</creatorcontrib><creatorcontrib>MYGIAKIS ANTONIS</creatorcontrib><creatorcontrib>KATSOULAKOS PANAYOTIS</creatorcontrib><title>GÉNÉRATION D'INTERCONNECTIONS DE MODÈLES EN RÉPONSE À UN GRAPHE DE CONNAISSANCES ET NOUVEAUX MODÈLES POUR L'OPTIMISATION D'ÉMISSIONS DE NAVIRE PAR JUMEAU NUMÉRIQUE</title><description>La génération de modèle pour la prédiction par un jumeau numérique d'émissions de navire inclut : -le chargement d'un graphe de connaissances de nœuds dans la mémoire d'un ordinateur-hôte, où chaque nœud encapsule un identifiant pour un modèle d'un système ou d'une fonction spécifique d'un navire et différents nœuds spécifient des axes vers des nœuds apparentés, -la déduction des axes additionnels entre des nœuds sélectionnés, -la génération d'une hiérarchie de modèles par analyse du graphe de connaissances pour générer une entrée dans une structure de données pour chacun des nœuds, et également une entrée indiquant une dépendance d'un parent ou d'un enfant à un autre des nœuds, la structure de données définissant la hiérarchie de modèles pour le navire, -l'exécution d'un jumeau numérique dans la mémoire de l'ordinateur-hôte simulant des émissions pour le navire sur la base de valeurs détectées ou estimées pour des éléments du navire modélisé
Model generation for digital twin prediction of vessel emissions includes loading a knowledge graph of nodes into memory of a host computer. Each node of the knowledge graph encapsulates an identifier for a model representing a specific system or function of a vessel and different nodes specify axes to related nodes. Thereafter, a reasoner applied to the nodes infers additional axes between selected ones of the nodes. Subsequently, a model hierarchy is generated from the knowledge graph by parsing the knowledge graph to generate an entry in a data structure for each of the nodes, and also an entry indicating a parent or a child dependency upon another of the nodes, the data structure defining the model hierarchy for the vessel. Finally, a digital twin executes in the memory of the host computer and simulates vessel emissions for the vessel based upon values sensed or estimated for elements of the vessel modeled within the model hierarchy.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</subject><subject>CONTROLLING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</subject><subject>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</subject><subject>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>REGULATING</subject><subject>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2024</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNjj0KwkAQhdNYiHqH6VIJhqD9mozJSjK77k-wC0HWSjQQD2BpzuIx9mImoNhaDe_xfbyZBq_M9-R7xQwXBGnIyaBKBBEmY6MhRShF6p8FakAC5Xs51Aj-AZYgU0zmOEKjw7jWjJKRNEDCVsjs8adLYRUUoZCGl1x_F30_BP3dIlZxhSCZgr0tBx_IlsN__GBxHkzOzaVzi8-dBbBDk-RL195q17XNyV3dvd5itIqjTbRmUfwH8gZXPk1o</recordid><startdate>20241211</startdate><enddate>20241211</enddate><creator>FERGADIOTOU IOANNA</creator><creator>ANTONOPOULOS ANTONIS</creator><creator>MYGIAKIS ANTONIS</creator><creator>KATSOULAKOS PANAYOTIS</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20241211</creationdate><title>GÉNÉRATION D'INTERCONNECTIONS DE MODÈLES EN RÉPONSE À UN GRAPHE DE CONNAISSANCES ET NOUVEAUX MODÈLES POUR L'OPTIMISATION D'ÉMISSIONS DE NAVIRE PAR JUMEAU NUMÉRIQUE</title><author>FERGADIOTOU IOANNA ; ANTONOPOULOS ANTONIS ; MYGIAKIS ANTONIS ; KATSOULAKOS PANAYOTIS</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_BE1031615A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>fre</language><creationdate>2024</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</topic><topic>CONTROLLING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</topic><topic>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</topic><topic>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>REGULATING</topic><topic>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>FERGADIOTOU IOANNA</creatorcontrib><creatorcontrib>ANTONOPOULOS ANTONIS</creatorcontrib><creatorcontrib>MYGIAKIS ANTONIS</creatorcontrib><creatorcontrib>KATSOULAKOS PANAYOTIS</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>FERGADIOTOU IOANNA</au><au>ANTONOPOULOS ANTONIS</au><au>MYGIAKIS ANTONIS</au><au>KATSOULAKOS PANAYOTIS</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>GÉNÉRATION D'INTERCONNECTIONS DE MODÈLES EN RÉPONSE À UN GRAPHE DE CONNAISSANCES ET NOUVEAUX MODÈLES POUR L'OPTIMISATION D'ÉMISSIONS DE NAVIRE PAR JUMEAU NUMÉRIQUE</title><date>2024-12-11</date><risdate>2024</risdate><abstract>La génération de modèle pour la prédiction par un jumeau numérique d'émissions de navire inclut : -le chargement d'un graphe de connaissances de nœuds dans la mémoire d'un ordinateur-hôte, où chaque nœud encapsule un identifiant pour un modèle d'un système ou d'une fonction spécifique d'un navire et différents nœuds spécifient des axes vers des nœuds apparentés, -la déduction des axes additionnels entre des nœuds sélectionnés, -la génération d'une hiérarchie de modèles par analyse du graphe de connaissances pour générer une entrée dans une structure de données pour chacun des nœuds, et également une entrée indiquant une dépendance d'un parent ou d'un enfant à un autre des nœuds, la structure de données définissant la hiérarchie de modèles pour le navire, -l'exécution d'un jumeau numérique dans la mémoire de l'ordinateur-hôte simulant des émissions pour le navire sur la base de valeurs détectées ou estimées pour des éléments du navire modélisé
Model generation for digital twin prediction of vessel emissions includes loading a knowledge graph of nodes into memory of a host computer. Each node of the knowledge graph encapsulates an identifier for a model representing a specific system or function of a vessel and different nodes specify axes to related nodes. Thereafter, a reasoner applied to the nodes infers additional axes between selected ones of the nodes. Subsequently, a model hierarchy is generated from the knowledge graph by parsing the knowledge graph to generate an entry in a data structure for each of the nodes, and also an entry indicating a parent or a child dependency upon another of the nodes, the data structure defining the model hierarchy for the vessel. Finally, a digital twin executes in the memory of the host computer and simulates vessel emissions for the vessel based upon values sensed or estimated for elements of the vessel modeled within the model hierarchy.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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