(57)【要約】  コグニティブエンジニアリングを実施する方法は、少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出すること、サイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）からシステム情報を受け取ること、人間知識および受け取ったシステム情報を、デジタルツイングラフ（ＤＴＧ）となるよう組織化すること、デジタルツイングラフにおいて１つまたは複数の機械学習技術を実施して、サイバーフィジカルシステムに関するエンジニアリングオプションを生成すること、および生成されたエンジニアリングオプションを、少なくとも１つのユーザツールにおいてユーザに提供することを含む。この方法は、少なくとも１つのユーザツールにおける複数のユーザアクションを記録すること、複数のユーザアクションを時間順に記憶して、一連のユーザアクションを生成すること、および複数の記憶された一連のユーザアクションに関する履歴データを記憶することを含むことができる。
2020507157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出すること、
サイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）からシステム情報を受け取ること、
前記人間知識および受け取った前記システム情報を、デジタルツイングラフ（ＤＴＧ）となるよう組織化すること、
前記デジタルツイングラフにおいて１つまたは複数の機械学習技術を実施して、前記サイバーフィジカルシステムに関するエンジニアリングオプションを生成すること、および
生成された前記エンジニアリングオプションを、前記少なくとも１つのユーザツールにおいてユーザに提供すること
を含む、コグニティブエンジニアリングを実施する方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つのユーザツールにおける複数のユーザアクションを記録すること、
前記複数のユーザアクションを時間順に記憶して、一連のユーザアクションを生成すること、および
複数の記憶された一連のユーザアクションに関する履歴データを記憶すること
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つのユーザツールは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）のエンジニアリングフロントエンドである、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出することは、
コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）において、ユーザにより実施されるモデリングステップの時系列を記録すること
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出することは、
コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）において、ユーザにより実施されるシミュレーションセットアップステップの時系列を記録すること
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出することは、
コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）において、ユーザにより実施される材料割り当てステップの時系列を記録すること
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記デジタルツイングラフを階層化アーキテクチャに配置することをさらに含み、該階層化アーキテクチャは、
前記デジタルツイングラフを含むコア、
領域固有のデータの共通の構文的および意味論的な抽象化を提供するデジタルツインインタフェース言語を定義する第１の階層、
コグニティブサイバーフィジカルシステムのコンポーネントを含む第２の階層、および
先進的なサイバーフィジカルシステムアプリケーションを含む第３の階層
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記コグニティブサイバーフィジカルシステムの前記コンポーネントは、
前記サイバーフィジカルシステムの自己認識を提供するためのアプリケーション、
前記サイバーフィジカルシステムの自己構成を提供するためのアプリケーション、
前記サイバーフィジカルシステムの弾力的アーキテクチャを介して自己回復を提供するためのアプリケーション、および
前記サイバーフィジカルシステムにおけるコンポーネントまたはサブシステムの生成的設計のためのアプリケーション
を含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記デジタルツイングラフを経時的に変化するように構成する、
請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記デジタルツイングラフは、
ノードの追加、
ノードの除去、
２つのノードを接続するエッジの追加、および
２つのノードを以前は接続していたエッジの除去
のうちの少なくとも１つにより経時的に変化する、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
第１の時点と第２の時点との間に発生する前記デジタルツイングラフの変化は、前記エンジニアリングオプションを生成するために、前記１つまたは複数の機械学習技術により使用可能な因果関係を生成する、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記１つまたは複数の機械学習技術は強化学習を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記１つまたは複数の機械学習技術は敵対的生成ネットワークを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項１４】
前記１つまたは複数の機械学習技術は深層学習を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記デジタルツイングラフは複数のサブグラフを含み、該サブグラフの各々は前記サイバーフィジカルシステムの１つのコンポーネントを表す、請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記デジタルツイングラフは、第１のサブグラフと第２のサブグラフとを接続するエッジを含み、該エッジは、前記第１のサブグラフにより表される第１のコンポーネントと、前記第２のサブグラフにより表される第２のコンポーネントとの間の関係を表す、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記デジタルツイングラフは複数のノードおよび複数のエッジを含み、各エッジは、前記複数のノードのうち２つのノードを接続し、各エッジは、関連づけられた前記２つのノード間の関係を表し、該関係は、前記サイバーフィジカルシステムの将来の設計を改善するためのデータに関連する、請求項１記載の方法。
【請求項１８】
コグニティブエンジニアリングのためのシステムであって、当該システムは、
少なくとも１つのユーザツールにおけるユーザアクションを抽出して記憶するためのデータベース、
少なくとも１つのフィジカルコンポーネントを含むサイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）、
前記データベースと、さらに前記サイバーフィジカルシステムを表すデジタルツイングラフを構築するように構成された前記少なくとも１つのフィジカルコンポーネントと、通信するコンピュータプロセッサ、および
前記コンピュータプロセッサにより実行可能であり、前記サイバーフィジカルシステムの少なくとも１つのエンジニアリングオプションを生成するように構成された、少なくとも１つの機械学習技術
を含む、
コグニティブエンジニアリングのためのシステム。
【請求項１９】
当該システムはさらに抽出ツールを含み、該抽出ツールは、前記コンピュータプロセッサにより動作可能であり、前記少なくとも１つのユーザツールにおいて実施されるユーザアクションの時系列を記録して保存し、ユーザアクションの複数の時系列から成る履歴レコードを前記データベースに記憶するように構成されている、
請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記少なくとも１つのユーザツールはコンピュータ支援技術（ＣＡｘ）を含む、
請求項１８記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、米国特許仮出願第６２／４４９，７５６号（United States Provisional Patent Application Serial No. 62/449,756）、出願日：２０１７年１月２４日、発明の名称："CENTAUR: Cognitive Engineering Technology for Automation and Control"に対し、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づき優先権を主張するものである。この特許出願は、ここでの参照をもって開示内容全体が本明細書に取り込まれたものとする。
【０００２】
技術分野
本願は自動化および制御に関する。さらに詳しくは本願は、デジタルモデリングによる自動化および制御システムに関する。
【０００３】
背景
プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）などサイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）のコンポーネントは、特定のタスクのためにプログラミングされるが、それらには自己認識を達成する能力がない。しかも目下のＣＰＳには、人工知能（ＡＩ）の能力が欠けている。
【０００４】
目下、ＡＩをＣＰＳに組み込む試みがなされている。たとえば最近の研究によれば、スマートセンサなどのＰＬＣおよびエッジデバイスを、新しい能力を達成するためにＡＩ技術を用いてプログラミング可能であることが示された。ただし、機械の能力が対を成す人間を凌ぐ可能性が頻繁にある一方、人間のオペレータまたは設計者の助けを借りて、機械をより効率的に動作させることができるようになることが多い。人間知識と組み合わせられたセンサデータに基づく機械学習を活用することによって、より大きな能力をもたらすデバイスおよびシステムが望まれている。
【０００５】
概要
本発明の実施形態の態様によれば、コグニティブエンジニアリングを実施する方法は、少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出すること、サイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）からシステム情報を受け取ること、人間知識および受け取ったシステム情報を、デジタルツイングラフ（ＤＴＧ）となるよう組織化すること、ＤＴＧにおいて１つまたは複数の機械学習技術を実施して、ＣＰＳに関するエンジニアリングオプションを生成すること、および生成されたエンジニアリングオプションを、少なくとも１つのユーザツールにおいてユーザに提供することを含む。
【０００６】
１つの実施形態によれば、この方法はさらに、少なくとも１つのユーザツールにおける複数のユーザアクションを記録すること、複数のユーザアクションを時間順に記憶して、一連のユーザアクションを生成すること、および複数の記憶された一連のユーザアクションに関する履歴データを記憶することを含むことができる。
【０００７】
１つの実施形態によれば、少なくとも１つのユーザツールは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）のエンジニアリングフロントエンドである。
【０００８】
別の実施形態によれば、少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出することは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）において、ユーザにより実施されるモデリングステップの時系列を記録することを含む。さらに別の実施形態によれば、少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出することは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）において、ユーザにより実施されるシミュレーションセットアップステップの時系列を記録することを含む。
【０００９】
実施形態によれば、少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出することは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）において、ユーザにより実施される材料割り当てステップの時系列を記録することを含む。
【００１０】
別の実施形態の態様によれば、請求項１記載の方法はさらに、ＤＴＧを階層化アーキテクチャに配置することを含み、この階層化アーキテクチャは、ＤＴＧを含むコア、領域固有のデータの共通の構文的および意味論的な抽象化を提供するデジタルツインインタフェース言語を定義する第１の階層、コグニティブＣＰＳのコンポーネントを含む第２の階層、および先進的なＣＰＳアプリケーションを含む第３の階層を含む。
【００１１】
さらなる実施形態によれば、コグニティブＣＰＳのコンポーネントは、ＣＰＳの自己認識を提供するためのアプリケーション、ＣＰＳの自己構成を提供するためのアプリケーション、ＣＰＳの弾力的アーキテクチャを介して自己回復を提供するためのアプリケーション、およびＣＰＳにおけるコンポーネントの生成的設計のためのアプリケーションを含む。一部の実施形態によれば、ＤＴＧは経時的に変化するように構成されている。ＤＴＧは、ノードの追加、ノードの除去、２つのノードを接続するエッジの追加、および２つのノードを以前は接続していたエッジの除去、のうちの少なくとも１つにより経時的に変化することができる。さらに、第１の時点と第２の時点との間に発生するＤＴＧの変化は、エンジニアリングオプションを生成するために、１つまたは複数の機械学習技術により使用可能な因果関係を生成する。
【００１２】
実施形態によれば、１つまたは複数の機械学習技術は、強化学習、敵対的生成ネットワークおよび／または深層学習を含む。
【００１３】
一部の実施形態によれば、ＤＴＧは複数のサブグラフを含むことができ、これらのサブグラフ各々はＣＰＳの１つのコンポーネントを表し、この場合、第１のサブグラフと第２のサブグラフとを接続するエッジは、第１のサブグラフにより表される第１のコンポーネントと第２のサブグラフにより表される第２のコンポーネントとの間の関係を表す。
【００１４】
別の実施形態によれば、ＤＴＧは複数のノードおよび複数のエッジを含み、各エッジは、複数のノードのうち２つのノードを接続し、各エッジは、関連づけられた２つのノード間の関係を表し、この関係は、ＣＰＳの将来の設計を改善するためのデータに関連する。
【００１５】
本開示の実施形態の態様によるコグニティブエンジニアリングのためのシステムは、少なくとも１つのユーザツールにおけるユーザアクションを抽出して記憶するためのデータベース、少なくとも１つのフィジカルコンポーネントを含むサイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）、データベースと、さらにＣＰＳを表すデジタルツイングラフを構築するように構成された少なくとも１つのフィジカルコンポーネントと、通信するコンピュータプロセッサ、およびコンピュータプロセッサにより実行可能であり、ＣＰＳの少なくとも１つのエンジニアリングオプションを生成するように構成された、少なくとも１つの機械学習技術を含む。このシステムはさらに抽出ツールを含むことができ、この抽出ツールは、コンピュータプロセッサにより動作可能であり、少なくとも１つのユーザツールにおいて実施されるユーザアクションの時系列を記録して保存し、ユーザアクションの複数の時系列から成る履歴レコードをデータベースに記憶するように構成されている。少なくとも１つのユーザツールは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）を含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
以下の詳細な説明を添付の図面を参照しながら読めば、本発明の前述の態様およびその他の態様の理解が最も深まる。本発明を例示する目的で、図面には現時点で好ましい実施形態が示されるが、本発明は開示された特定の手段に限定されるものではないことを理解されたい。図面には以下の図が含まれている。
【図１】本開示の実施形態の態様によるデジタルツイングラフを示す図である。
【図２】本開示の実施形態の態様による相互に関係づけられた複数のグラフを含むシステムを示す図である。
【図３】本開示の実施形態の態様による経時的なデジタルツイングラフの変形について例示した図である。
【図４】本開示の実施形態の態様による、インテリジェント設計のためのプロダクト・イン・ユース（ＰｉＵ）データの使用について例示した図である。
【図５】本開示の実施形態の態様による、過去の経験に基づき将来の目標を達成するためのタイムラインについて例示した図である。
【図６】本開示の実施形態の態様による、経験データおよび抽出された人間知識に基づく機械学習のためのアーキテクチャについて示すブロック図である。
【図７】本開示の実施形態の態様を具現化するためのコンピュータシステムを示すブロック図である。
【００１７】
詳細な説明
自動化および制御のためのコグニティブエンジニアリング技術（ＣＥＮＴＡＵＲ）は、複雑なサイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）の設計、エンジニアリングおよびオペレーションのための変形アプローチであり、ここでは人間知識が人工知能システムとペアリングされて、以前は知られていなかった新たな自動化および制御のアプローチが共働して発見される。発見されたアプローチは、性能、信頼性、障害許容力および敏捷性について、かつてないレベルを達成することができる。ウォールストリートの定量分析アナリストの１人は、「機械より優れた人間はいない、機械を用いた人間より優れた機械はない。」と述べた。この視点から、ＣＥＮＴＡＵＲは、以下のようなＣＰＳを生成することにねらいを定めている。すなわちこのＣＰＳは人間と共働して生体組織のように振る舞い、その際にそれらは自分自身と自身の環境を認識し（自己意識）、それら自身の計画を設計し（自己計画）、さらに問題を識別し自分自身を再構成する（自己回復）。この観点を実現するためにデジタルツインが生成され、これによれば、実際の動作環境（ＯＥ）およびそこに含まれるＣＰＳと共進化するＯＥの生体デジタル表現がもたらされる。ＣＥＮＴＡＵＲは、人間から導出された知識と結合された人工知能システムが、ＣＰＳおよびモノのインターネット（ＩｏＴ）をどのように変形可能であるのか、についての一例である。
【００１８】
デジタルツインを用いることによって、ＣＥＮＴＡＵＲは、複雑なＣＰＳたとえば高速列車を設計可能な手法を根本的に変形させる能力を有する。システムズ・オブ・システムズ（ＳｏＳ）（たとえばＩｏＴデバイスを備えた工場）においてＣＰＳ同士がどのようにインタラクトするのかを改善するためにも、デジタルツインを役立たせることができる。ＣＥＮＴＡＵＲのようなシステムは、エンジニアが目下なし得ないことを行うために彼らを支援することができ、これによってエンジニアが解決できる問題が著しく広がり、さらに新たな働き方が創造される。かかるシステムを用いればエンジニアは、優れた戦略を開発することができ、不確実性の作用および不可知の要因を考慮しながら最適な成果を達成するシステムを設計することができる。以下は、ＣＥＮＴＡＵＲが最も大きな影響を及ぼすことになる５つの観点である。
【００１９】
１．複雑性に対する対処。ＣＥＮＴＡＵＲは、大規模システムの様々な要素間のインタラクションおよび関係を理解しながら、大量の情報から新たな洞察を生み出すのに役立つ。このようにして、将来の状況を予測することができ、設計決定から結果として生じた意図しない帰結を、より深く理解することができる。
【００２０】
２．複数の領域にわたる専門知識および設計意図の捕捉。ＣＥＮＴＡＵＲは、人員の自然減に起因して経験および知識が失われてしまう労働力高齢化の問題に取り組む我々のために役立ち、さらに複数の領域にまたがる問題に取り組むために、「全体像」を理解できるようになる。
【００２１】
３．データ駆動型および事実駆動型の決定。旧来の人間の専門知識に依拠するのではなく、または生成的設計方法により課されることに限られるのではなく、既存のデータに基づき仮説、シナリオおよび推論を提供することにより決定を下すならば、ＣＥＮＴＡＵＲはより客観的なものとなる。
【００２２】
４．発見。ＣＥＮＴＡＵＲは、人とは反対の新しいアイデアを発見および探求するのに役立つ。シミュレーションとデータとを組み合わせたハイブリッドアプローチを広範囲にわたり使用することにより、ＣＥＮＴＡＵＲは、既存のＣＰＳと理論的なＣＰＳの双方を表すデジタルツインを使用することになる。実験を、実世界のシステムではなく「イン・シリコ(in-silico)」で実行することができる。
【００２３】
５．感覚的拡張。ＣＥＮＴＡＵＲは、この世界を記述する膨大な量の未加工データの処理および解明を可能にする。コグニティブエンジニアリング技術によって、人間のオペレータでは判断を下せない情報の検出および発見が可能になり、既存の設計および将来の設計を改善するために、それらの洞察の使用が可能になる。
【００２４】
ＣＥＮＴＡＵＲのアーキテクチャ
【００２５】
ＣＥＮＴＡＵＲの中枢はデータである。多くのＣＰＳはそれらの性能を監視するセンサを装備しているため、最先端のＣＰＳの実際の運用ではランタイムデータが重要視される。それらのＣＰＳは、各データアイテム間の関係を記述する一律の意味論的定義を規定している。しかしながらそれらの意味論的定義は静的であり、状況の変化に適合できないし、過去の知識の解析に基づいてそれらをアップデートすることもできない。このセンサデータはただちに利用可能であり、ＣＰＳのオペレーションにおいて数１００万ドルを節約する有用なアプリケーションのために活かすことができる。たとえば、大規模ガスタービン（３００ＭＷ）において現在配備されている故障予知および健全性管理（ＰＨＭ）アプリケーションは、かつてない効率（たとえば＞６０％）を維持するのに役立った競争力の高い利点の１つである。ただし通念とは異なり、ランタイムは、ただちに利用可能なＣＰＳデータの唯一のソースではない。むしろ、ＣＰＳの値のチェーン全体にわたって、解決手段を見つけ出すことができる。この見地から、ＣＰＳの設計、エンジニアリング、製造、オペレーション、保守および運用廃止のプロセスにおけるユニークな洞察を得ることができる。ＣＥＮＴＡＵＲは、著しく有用なデータの２つの利用されていないソース、すなわちエンジニアリング・アット・ワーク（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ−ａｔ−Ｗｏｒｋ  ＥａＷ）とプロダクト・イン・ユース（Ｐｒｏｄｕｃｔ−ｉｎ−Ｕｓｅ  ＰｉＵ）を初めて活用する。ＥａＷとＰｉＵについての詳細については、あとでさらに詳しく述べる。
【００２６】
図１は、本開示の実施形態の態様によるコグニティブエンジニアリングアーキテクチャ１００を示す図である。基本コンセプトは、２つの新規のデータ形式すなわちＥａＷ（設計データ）ストリーム１４０とＰｉＵデータストリーム１５０（ランタイムデータ）とを使用して、ＣＰＳのデジタルツインを生成し維持することである。それぞれ異なるデジタルツインによって、物理的システムとサイバーシステム双方のそれぞれ異なる側面をカバーすることができる。これらのツインを（知識−因果グラフによって実現される）デジタルツイングラフ１０１の形態で表すことによって、意味論的および因果的な接続が可能となり、それらの接続によって、それぞれ異なるサブシステム間またはＳｏＳにおける横断的な情報／知識が自動的に捕捉される。知識−因果グラフを、ある１つの時点のスナップショットとしてではなく、むしろタイムライン１０２の一部分に及ぶ一連の知識−因果グラフとして、みなすことができる。階層化されたアーキテクチャ１００として見た場合、ＤＴＧ１０１はコアのところにある。第１の階層において、デジタルツインインタフェース言語１２０により、領域固有のデータ（たとえば時系列データ、センサデータ、制御モデル、ＣＡＤモデルなど）における共通の構文的および意味論的な抽象化がもたらされる。この抽象化１２０によって、ａ）ユーザによるカスタムクエリの定義、ｂ）様々な機械学習（ＭＬ）ツールとのインタラクション、ｃ）自律的ＣＰＳ機能を容易にするインタラクション、およびｄ）データベースとのインタラクションが可能になる。この言語抽象化１２０を用いて、強化学習１６０、敵対的生成ネットワーク１６１および深層学習１６２など様々なＭＬツールを、他のＭＬ方法１６３と共に使用して、「コグニティブＣＰＳ」と称することができるものを生成することができる。このコンセプトは、人体の機能の仕方から着想が得られたものであり、自己意識１３４、自己回復、自己認識１２３、自己構成１２２などの能力を有し、これらの能力は、エッジデバイスに分散されているが「頭脳」を通して集中制御される知能とは別に現れる。コグニティブＣＰＳは人体のように振る舞い、ＣＰＳのサブシステム各々において起こったことを認識し、弾力的アーキテクチャ１３１を含み生成的設計１２０を駆動する、その個々の集合的な目標を達成するために自律的に振る舞うことができる。したがって第３の階層は、先進的故障予知および健全性監視（ＰＨＭ）１３０、自律的タスクスケジューリング１３２および自律的プロセスプラニング１３３など、先進的ＣＰＳアプリケーションから成る。人間およびその人間の知能と結合されたならば、ＣＥＮＴＡＵＲは、いかなる人間、グループまたはコンピュータがこれまで行ってきたことよりも知的に振る舞う。
【００２７】
ＣＥＮＴＡＵＲにおける知識表現および択一的データソース
【００２８】
ＣＥＮＴＡＵＲを実現するために、ＣＰＳのための知識表現および択一的データソースの双方に飛躍的進歩が導入されている。最初に、異質の情報ソースの継続的な流入を通して、知識表現が捕捉される。データが自動的に抽出され、このデータを使用して、機械学習アルゴリズムを効率的に動作させることのできる動的グラフが構築される。これに加え、択一的データソースが新規の手法で使用され、これによってＣＰＳの設計およびオペレーションに対し新規の洞察がもたらされる。これらの難題は、動的デジタルグラフならびにＥａＷデータストリームおよびＰｉＵデータストリームを用いることによって克服される。
【００２９】
デジタルツイングラフ
【００３０】
デジタルツインは、現実の物体と共進化する物体の生体デジタル表現である。すべての物体ならびに各物体間のインタラクションおよび相互関係は、デジタルツイングラフ（ＤＴＧ）と称するリンクトデータセット網において維持される。最先端のリンクトデータアプローチは、意味論を重要視する一律な構造またはグラフに依拠している。しかしながらこの一律のアプローチによれば、経時的なグラフの進展、各物体間の既知のおよび突発的な関係、不確実性、および機能性を含む他の著しく重要な次元が除外される。
【００３１】
したがってＤＴＧの目標は以下のとおりである。すなわち、
・第１の原理の局所的表現を通しただけでは理解できない因果関係を管理するという点で「表現豊かである」、
・アルゴリズムと人間とが、知識表現における不確実性を組み立て、配置し、構成し、変更し、分解するという点で「鋭敏である」、
・さらに、プロセス中に新たな専門知識ソースを統合するという点で「適応性がある」。
【００３２】
図２には、ＤＴＧ１０１が、実世界の物体２４０とそれらの関係がデジタルで表されるような情報構造である様子が示されている。車両２１０、人間２２０、建物、飛行機、高速道路、家、輸送システムなど、実世界のモノのインターネット（ＩｏＴ）の物体が、ＤＴＧにおいて表されている。１つの実世界の物体は、単一のノードによって表されているのではなく、ＤＴＧ１０１におけるサブグラフ２１１、２２１、２３１によって表されている。たとえば車両「Ｔ３９ＢＴＴ」２１０は、サブグラフ２２１における複数のＤＴＵ２０３によって表されている。サブグラフ２２１におけるＤＴＵはたとえば、ＣＡＤ設計、サービス記録、その目下の状態（その場所、速度など）、その製造情報（その製造場所、製造した機械など）を表す。同様に別のサブグラフ２２１は人間「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」を表し、そのＤＴＵはその人間の身元、健康記録、予定表などを保持する。なお、ここにはエッジ２２３が存在しており、これは「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」を車両「Ｔ３９ＢＴＴ」と、それらの対応するサブグラフ２２１、２１１を介して結び付け、これによってたとえば、「Ｊｏｈｎは目下、車両Ｔ３９ＢＴＴを運転している」ということを表すことができる。Ｊｏｈｎが自分の目的地に到着して自分の車両を脇道に入れるとただちに、この「運転」エッジ２２３はＤＴＧ１０１から消滅する。なお、ＤＴＧ１０１が変化しても、すべてのトランザクションは後続の解析のために基礎を成すＤＴＧによって記録されている。「Ｊｏｈｎ」と自分の車両「Ｔ３９ＢＴＴ」との間の履歴情報によって、たとえば、Ｊｏｈｎが翌朝いつ起きて自分の車両を運転して仕事に行くのかを予測することができ、ＯＥＭ２３１はこの情報を用いて、Ｊｏｈｎが眠っている間に無線で車両２１０に対しソフトウェアアップデートをプッシュすることができる。ＯＥＭ２３１によるこのアップデートにより、ＤＴＧ１０１もアップデートされる。これらのようなインタラクションによって、ＤＴＧ１０１が継続的にアップデートされる。ＣＥＮＴＡＵＲは、ＤＴＧ１０１から合成された階層ベイズ動的モデル（ＨＤＢＭ）を用いて、不確実性のもとで推論に取りかかる。ＨＤＢＭは、動作環境のエンティティ、それらの因果関係、およびそれらの状態に関する信頼を捕捉する。次いで確率的推論アルゴリズムが、豊富な構造および接続を用いて、継続的な情報ストリームから時宜を得た洞察を抽出する。
【００３３】
ＤＴＧ１０１は、ノード２０３およびエッジ２０１の生成および削除によってグラフが継続的に進化する、という意味で動的である。その理由は、ＤＴＧ１０１はデータ、クエリ、シミュレーション、モデル、新たな供給者、新たな消費者、およびそれらの動的関係によって、継続的にアップデートされるからである。たとえＤＴＧ１０１が、数１０億のノード２０３およびエッジ２０１を含む大規模なグラフから成る場合があるにしても、クラウドプラットフォームにおいて実行される既存のデータベース（たとえばＧｒａｐｈＸ、リンクトデータ）およびアルゴリズム（たとえばＰｒｅｇｅｌ、ＭａｐＲｅｄｕｃｅ）を、ＤＴＧ１０１を効率的にサーチおよびアップデートするために役立たせることができる。ＤＴＧ１０１の表現は、グラフ理論アプローチおよび圏論的アプローチに基づく新規の数学的エンジンとの円滑な一体化のためにも適している。ＤＴＧ１０１の絶えず続く時空的進化は、スナップショットの時系列の観点で捕捉される。ＤＴＧ１０１の目下のスナップショットによって、動作環境（ＯＥ）およびＣＰＳなどＯＥのコンポーネントの状態が報告される。過去のスナップショットによって履歴的観点がもたらされ、これを用いて、教師あり学習で既知のパターンを、教師なし学習で未知のパターンを識別することができる。それらの学習済みモデルが生成された後、ＤＴＧ１０１を用いて成果を予測することもできる。
【００３４】
図３は、ＤＴＧのスナップショットを例示した図であり、この場合、Ｔｎでとられたスナップショットは、４つのノード３０３（｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ｝）および４つのエッジ３０５（｛ｅ１、ｅ２、ｅ３、ｅ４｝）から成る。Ｔｎ  ３０１のスナップショットとＴｎ＋１  ３１０のスナップショットとの間の遷移を、ＤＴＧ変形３１５と称し、そこではグラフ構造がオペレーションによって変更される。このケースでは、「ｅ３の除去」３１１と「ｅ５の追加」３１３のエッジである。したがって、結果として生じたＴｎ＋１  ３１０のスナップショットは、４つのノード（｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ｝）および４つのエッジ（｛ｅ１、ｅ２、ｅ４、ｅ５｝）から成る。Ｔｎ＋１  ３１０からＴｎ＋２  ３２０への第２の遷移３２５は、「Ａの除去」３２１、「ｅ５の除去」３２２、「ｅ１の除去」３２３、「Ｘの追加」３２６、「Ｙの追加」３２７、および「ｅ６の追加」３２８のオペレーションから成る。結果として生じたＴｎ＋２  ３２０におけるグラフは、５つのノード（｛Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙ｝）および３つのエッジ（｛ｅ２、ｅ４、ｅ６｝）から成る。実際の運用においては、日ごとに数１０億の変更に合わせてスケーリングするために、他のグラフアーキテクチャが示された。ＤＴＧによって、デジタルツインのためのフレキシブルな計算およびデータのための構造がもたらされる。
【００３５】
ＤＴＧのいくつかの利点を、１つの例の観点からより深く理解することができる。たとえば、軍事上のシナリオにおいて、コスト効率よくタスクを（再び）課すことのできる（割り当て済みおよび未割り当ての）リソースセットの識別という問題が考慮される。ミッションまたはタスクを実施するための既知の利用可能なリソースの単純な識別というより、ＤＴＧはこの問題を機能的な次元に高めることができ、それらのリソースが実施可能なミッションまたはタスクから分離される。これによって、慣用的なリンクトデータアプローチにおいて一般的に起こるサイロ化された知識から脱却することができる。むしろそれらのリソースを、多機能であり部局を越えた高度に機敏な戦力とみなすことができる。それ故このことによって、リソース識別問題に対する新規の解決手段をもたらすことができ、この場合、識別されたリソースの一部がそれぞれ異なる領域／部局からのものである可能性があり、このことは、この問題を解決するための旧来のアプローチであれば考慮さなかったであろう。このことがＤＴＧにおいて可能になる理由は、圏論的意味から、次元は圏であり、各圏の関係は、圏の間の相互関係および依存性を特定するマッピング（関手）だからである。主要な成功要因は、圏論は組成的である、ということであり、つまりこのことは、ＤＴＧ内に記憶された知識は動的であり（リンクトデータアプローチの場合にように静的ではない）、新たな洞察を生成し、圏の等価を決定するために、新しい次元、関係およびマッピングを継続的に構成することができる、ということを意味する。
【００３６】
エンジニアリング・アット・ワーク（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ−ａｔ−Ｗｏｒｋ  ＥａＷ）
【００３７】
ＥａＷデータとは、設計中およびエンジニアリング中に人間によって生成されたデータのことを指す。たとえば、ＣＡｘ（コンピュータ支援ｘ）フロントエンドは、エンジニアリングアクションが時系列データとしてツール（たとえばモデリングステップ、シミュレーションステップ、材料割り当て）に適用されているときに、それらのエンジニアリングアクションを記録する。これらの時系列記録は、同じ設計プロセスにおける複数のエンジニアの作業から到来する。個々のユーザを匿名のままにしておけるように保証するため、このデータを匿名化することができる。次いでこれらの記録が、機械学習アルゴリズムのためにＤＴＧ内に記憶され、このアルゴリズムによって、要求、制約、および人間によってなされるエンジニアリング決定（これはアクションにおいて具現化される）の間の相関関係が識別される。この結果は、人間の設計者をアシストする決定支援システムである。このシステムは、人間と結合した場合には、人間の次のステップを予想することができ、何らかの起こりえるエラーを修正するように振る舞うことができ、設計決定の実現可能性をテストすることができ、シミュレーションをセットアップするための人手による労力を減らすことができ、さらに設計空間の探求を実施することができる。ＥａＷデータにおいて表される人間のアクションは、それらの人間の個々の専門知識、判断、直観力、創造力、文化的背景、およびモラルを捕捉する。したがってこのＥａＷデータを、抽出された人間知識とみなすことができる。数千時間のＥａＷデータへのアクセスを有するコグニティブ設計システムであるならば、
・最も経験のあるエンジニアの「企業秘密」を学習して、未熟なエンジニアに教えることができ、
・エンジニアにとってより自然であり、エンジニアの思考を助け、さらにそれぞれ異なるように働く、ヒューマンマシンインタラクションを生成することができ、
・設計決定をどのようにして最良の成果に移行させるのかについて、我々がより深く理解するのを助ける説明となるよう、設計意図を実体化することができ、
・エンジニア自身においては思い浮かばなかったかもしれない新たな洞察をもたらすことができる（たとえば「Aliceと共に働いているならば、機械工達は大いに満足しており、１５％多く生産的である」など）。
【００３８】
ＥａＷデータストリームは、エンジニアリングおよび設計ツールにおいて生成される。ユーザアクションを記録して保存することができる。保存されたデータを、ユーザツールから自動的に抽出して、人間知識の形態を提供することができる。ユーザツールにおいてユーザが辿るワークフロー（たとえばユーザが採るステップの順序など）によって、ユーザが実施したことをユーザが「どのようにして」行ったのかのストーリーが提供される。実施されるステップおよびそれらのステップが実施される順序によって、人間の挙動が捕捉される。人間の挙動は人間知識を表す。記憶された知識をデジタルツイングラフに組み込むことができ、目下のおよび将来の設計選択およびオペレーション制御を改善するために、機械学習技術によって再利用することができる。
【００３９】
ＥａＷデータストリームは、経時的な変化の因果関係を表す。過去のアクションの事例が捕捉され、これによって現在の状態だけではなく、ＥａＷデータストリームのタイムインターバルにわたり変化する種々のデジタルツイングラフを定義する種々のアクションの時系列が提供される。
【００４０】
プロダクト・イン・ユース（Ｐｒｏｄｕｃｔ−ｉｎ−Ｕｓｅ  ＰｉＵ）
【００４１】
ＰｉＵデータはランタイムデータと混合されやすい。ＰｉＵデータとは、ＣＰＳがその使用中に生成するデータのことを指し、これを次世代のＣＰＳの設計を改善するために利用することができる。これはＣＰＳの使用中に生成されるランタイムデータとは異なり、その将来のオペレーションを最適化するために用いられる。ライフサイクル期間中、ＰｉＵによって、オペレーションから（次世代の）設計へのフィードバックループが実現される一方、ランタイムデータによって、オペレーションから（将来の）オペレーションまたはメンテナンスへのフィードフォワードループが実現される。これら２つの間の他の重要な相違は、ランタイムデータは、ＣＰＳ自体およびそのオペレーションに関するＣＰＳの挙動を捕捉するのに対し、ＰｉＵデータは、ＣＰＳの環境および他のシステムとのＣＰＳのインタラクションに関するＣＰＳの挙動を捕捉する、ということである。たとえば、車両の毎分回転数、温度および振動はランタイムデータであって、これを用いて燃焼を最適化することができ、消耗を推定することができる。同じ車両のロケーション、地理的および気象学的な条件、運転者の人口統計、および利用パターンは、ＰｉＵデータであって、これを用いてその車両のサンルーフを設計し直すことができ、それをいっそう使いやすくすることができる。したがって、ＰｉＵデータへのアクセスを有するコグニティブ設計システムはたとえば、
・エンドユーザに対し、それらのエンドユーザの本当のニーズを満足させる、よりよく機能する次世代の製品をもたらすことができ、
・調査またはインタビューではなくデータおよび使用パターンに基づき、新たな要求を製品設計サイクルに迅速に組み入れることができ、
・緊急の要求を自動的に合成することができ、
・革新的な状況監視および配備された製品内のソフトウェアロジックの改善を行うことができ（たとえばテスラファームウェアは、それらの車両の機能を向上させるために無線でアップデートする）、
・新たな製品を識別するために、同じユーザにより使用されている種々の製品からの複数のＰｉＵソースを相互相関させることができ、
・製品開発組織は、それらのマーケットをより良好に区分けすることができる。
【００４２】
図４は、ＰｉＵの潜在的な利点を例示した図である。非制限的な１つの例によれば、ＣＥＮＴＡＵＲは、バーベキューをやっている人々の数１００万の画像およびビデオをくまなく解析することができる。ラベリング後、数１００万のフォーク４０１およびヘラ４０３が、バーベキューにおいて共通に使用される台所用品であると識別される。ＰｉＵデータストリーム４０５の形態のこの知識はＤＴＧ４０７において表され、これを深層学習４０９および推論アルゴリズム４１１によって使用して、両方の機能を１つの台所用品としてまとめた「スポーク」という潜在的な新たな製品４１３のための洞察および要求が生成することができる。新たな製品４１３が使用されるときに、さらなるＰｉＵデータ４１７を生成することができ、ＤＴＧ４０７をアップデートするために供給することができる。ＥａＷと組み合わせれば、ＣＥＮＴＡＵＲは、このアイデアを設計者４１５に示唆することができ、新たな製品のエンジニアリングプロセスを通して、ステップごとに設計者をガイドすることができる。目標は、目下の製品設計の実際の状況に比べて数分の１の時間で、新規の有用な非自明の製品を製造することである。
【００４３】
図５は、過去ｔｐのある時点５０１と、現在時点ｔｃ５０３と、将来ｔｆのある時点５０５とを含むタイムライン５００を例示した図である。将来の時点５０５を、達成すべき目標とすることができる。たとえば達成すべき目標を、ＣＰＳにおけるサービスのレベルとすることができる。この目標に複数の進路で到達することができる。経路５２０は、システムが現在時点５０３から時点５０５で目標に到達可能な複数の経路を表している。同様に、過去５０１と現在時点５０３との間の経路も、複数の経路５１０を含むことができる。過去の知識を用いて、提案されたアクションが結果として首尾よい成果を生じさせて目標５０５に到達することになる尤度に基づき、将来のアクションを開発することができ、確率的に解析することができる。
【００４４】
上述のように、本開示で述べられている実施形態によるデジタルツイングラフは、記憶されたデータに対し確率的アプローチを採用するために、慣用の一律の意味論的構造よりも拡張されている。したがって、抽出され保存されたＥａＷデータストリーム中の知識情報を、確率分布として捕捉することができる。ＤＴＧのエッジおよびノード各々を、確率値と関連づけることができる。一部の実施形態によればこの確率を、０と１との間に収まるように構成することができる。１の確率値は、比較的確実な予測成果を表すことができる一方、０付近の確率値は、高い確率値よりも起こりそうにない予測成果を表す。エッジおよびそれらに関連づけられた確率値は、ＤＴＧにおける因果関係の不確実性を表す。エッジを確率分布として編成することにより、本明細書で述べられている実施形態によるＤＴＧを、真または偽とみなせるだけでなく、それらの極値間に収まる尤度を表すことができる。
【００４５】
図６は、本開示の実施形態の態様によるコグニティブエンジニアリングアーキテクチャのブロック図である。エンジニアリングツール６０１は、人間のアクションおよびそれらのアクション順序を捕捉し、それらのアクションを経時的に記憶する。これらのアクションによって、抽出された人間知識６０５を表すエンジニアリング・アット・ワークデータ６０３が定義される。抽出された人間知識６０５は、１つまたは複数のデジタルツイングラフ６０７において反映される。デジタルツイングラフ６０７は経時的に変化し、ＤＴＧの過去のバージョンはＤＴＧ履歴データ６０９として記憶される。抽出された人間知識６０５は、ＤＴＧ６０７を介してＤＴＧ履歴データ６０９において具現化される。製品データ６１３を、ＣＰＳシステムのコンポーネントと関連づけられたセンサにより捕捉された種々の状態または状況において、捕捉することができる。製品データは、プロダクト・イン・ユースデータ６１５として、デジタルツイングラフ６０７に供給される。製品データ６１３も、ＤＴＧ６０７を介してＤＴＧ履歴データ６０９において表される。図１において上述した技術を含む機械学習技術６１１は、最適化されたエンジニアリングおよびオペレーション制御アクションを形成するように、ＤＴＧ６０７およびＤＴＧ履歴データ６０９に応じて動作する。エンジニアリングの改善はＤＴＧ６０７に供給されて戻され、他の手段を通しては成し遂げることのできない解決手段をエンジニアに提供する。最適なオペレーションアクションが、ＣＰＳ制御システム６１７のコントローラに供給される。ＣＰＳは、最適化された制御アクションを物理的なアクチュエータおよびＣＰＳにおける制御部に供給する。
【００４６】
図７には、本発明の実施形態を具現化可能な例示的なコンピューティング環境７００が示されている。コンピュータシステム７１０およびコンピューティング環境７００といったコンピュータおよびコンピューティング環境は、当業者には周知であり、よって、これらについては本明細書では手短に説明する。
【００４７】
図７に示されているように、コンピュータシステム７１０は、システムバス７２１などのような通信メカニズムを含むことができるし、またはコンピュータシステム７１０内の情報を通信するための他の通信メカニズムを含むことができる。さらにコンピュータシステム７１０は情報を処理するために、システムバス７２１と接続された１つまたは複数のプロセッサ７２０を含んでいる。
【００４８】
プロセッサ７２０は、１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、または当技術分野において周知の他の任意のプロセッサを含むことができる。より一般的に述べると、本明細書で用いられるプロセッサは、タスクを実施するためにコンピュータ可読媒体に記憶された機械可読命令を実行するデバイスであり、ハードウェアおよびファームウェアのうち任意の１つまたはこれらの組み合わせを含むことができる。プロセッサは、タスクを実施するために実行可能な機械可読命令を記憶するメモリも含むことができる。プロセッサは情報に応答して動作し、その際、実行可能なプロシージャまたは情報デバイスによって使用するために、情報を操作、解析、変更、変換または伝送し、かつ／またはこの情報を出力デバイスにルーティングする。プロセッサはたとえば、コンピュータ、コントローラまたはマイクロプロセッサの能力を使用することができ、または含むことができ、汎用のコンピュータによって実施されない特別な目的のファンクションを実施するために実行可能な命令を用いて、コンディショニングすることができる。プロセッサを、他の任意のプロセッサと（電気的にかつ／または実行可能なコンポーネントを含むように）接続することができ、これによってそれらの間のインタラクションおよび／またはコミュニケーションが可能になる。ユーザインタフェースプロセッサまたはユーザインタフェースジェネレータは周知の要素であり、ディスプレイイメージまたはその一部分を生成するために、これには電子回路またはソフトウェアまたは両者の組み合わせが含まれている。ユーザインタフェースには、プロセッサまたは他のデバイスとのユーザインタラクションを可能にする１つまたは複数のディスプレイイメージが含まれている。
【００４９】
引き続き図７を参照すると、コンピュータシステム７１０には、情報とプロセッサ７２０によって実行すべき命令とを記憶するために、システムバス７２１と接続されたシステムメモリ７３０も含まれている。システムメモリ７３０は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）７３１および／またはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７３２などのような、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読ストレージ媒体を含むことができる。ＲＡＭ７３２は、（１つまたは複数の）他のダイナミックストレージデバイス（たとえばダイナミックＲＡＭ、スタティックＲＡＭ、およびシンクロナスＤＲＡＭ）を含むことができる。ＲＯＭ７３１は、（１つまたは複数の）他のスタティックストレージデバイス（たとえばプログラマブルＲＯＭ、消去可能なＰＲＯＭ、および電気的に消去可能なＰＲＯＭ）を含むことができる。これらに加え、システムメモリ７３０を、プロセッサ７２０による命令実行中、一時的な変数または他の中間段階の情報を記憶するために用いることができる。始動中などに、コンピュータシステム７１０内部の各要素間での情報伝送を補助する基本ルーチンを含む基本入／出力システム７３３（ＢＩＯＳ）を、ＲＯＭ７３１内に記憶することができる。ＲＡＭ７３２には、プロセッサ７２０により即座にアクセス可能な、かつ／またはプロセッサ７２０により目下実行されているデータモジュールおよび／またはプログラムモジュールを含めることができる。これらに加えシステムメモリ７３０は、たとえばオペレーティングシステム７３４、アプリケーションプログラム７３５、他のプログラムモジュール７３６、およびプログラムデータ７３７を含むことができる。
【００５０】
コンピュータシステム７１０には、情報および命令を記憶するための１つまたは複数のストレージデバイスたとえば磁気ハードディスク７４１およびリムーバブル媒体ドライブ７４２（たとえばフロッピーディスクドライブ、コンパクトディスクドライブ、テープドライブ、および／またはソリッドステートドライブ）などを制御するために、システムバス７２１と接続されたディスクコントローラ７４０も含まれている。ストレージデバイスを、適切なデバイスインタフェース（たとえばｓｍａｌｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｓｙｓｔｅｍ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＳＣＳＩ）、ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ（ＩＤＥ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）またはＦｉｒｅＷｉｒｅ）を用いて、コンピュータシステム７１０に追加することができる。
【００５１】
コンピュータシステム７１０には、コンピュータユーザに情報を表示するための、ブラウン管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのようなディスプレイまたはモニタ７６６を制御するために、システムバス７２１と接続されたディスプレイコントローラ７６５も含めることができる。コンピュータシステムには、コンピュータユーザとのインタラクションおよびプロセッサ７２０への情報の供給のために、入力インタフェース７６０と、キーボード７６２およびポインティングデバイス７６１などのような１つまたは複数の入力デバイスが含まれている。方向情報およびコマンド選択をプロセッサ７２０に伝達するために、およびディスプレイ７６６上でのカーソルの動きを制御するために、ポインティングデバイス７６１を、たとえばマウス、ライトペン、トラックボール、またはポインティングスティックとすることができる。ディスプレイ７６６によって、タッチスクリーンインタフェースを提供することができ、このインタフェースによって、ポインティングデバイス７６１による方向情報およびコマンド選択の伝達を補足または置き換えるための入力が可能となる。一部の実施形態によれば、ユーザによって着用可能な拡張現実デバイス７６７によって、ユーザが物理的世界と仮想世界の両方とインタラクトできるようにする機能の入／出力を提供することができる。拡張現実デバイス７６７は、ディスプレイコントローラ７６５およびユーザ入力インタフェース７６０と通信し、これによってユーザは、ディスプレイコントローラ７６５により拡張現実デバイス７６７において生成された仮想アイテムとインタラクトすることができる。ユーザはジェスチャを供給することもでき、このジェスチャは拡張現実デバイス７６７によって検出され、ユーザ入力インタフェース７６０に入力信号として伝達される。
【００５２】
コンピュータシステム７１０は、システムメモリ７３０などのようなメモリ内に含まれている１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを実行する、プロセッサ７２０に応答して、本発明の実施形態の処理ステップの一部分またはすべてを実施することができる。かかる命令を、磁気ハードディスク７４１またはリムーバブル媒体ドライブ７４２など他のコンピュータ可読媒体から、システムメモリ７３０に読み込むことができる。磁気ハードディスク７４１は、本発明の実施形態により使用される１つまたは複数のデータストアおよびデータファイルを含むことができる。セキュリティ向上のため、データストアのコンテンツおよびデータファイルを暗号化することができる。システムメモリ７３０内に含まれている１つまたは複数の命令シーケンスを実行するために、複数のプロセッサ７２０を多重処理構成で使用することもできる。択一的な実施形態によれば、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて、ハードワイヤード回路を用いてもよい。したがって、ハードウェア回路とソフトウェアの何らかの特定の組み合わせに、実施形態が限定されるものではない。
【００５３】
上述のようにコンピュータシステム７１０は、本発明の実施形態に従ってプログラミングされた命令を保持するための、およびデータ構造、テーブル、レコードまたは本明細書述べられている他のデータを入れるための、少なくとも１つのコンピュータ可読媒体またはメモリを含むことができる。本明細書で用いられている用語「コンピュータ可読媒体」とは、実行のためにプロセッサ７２０に命令を供給することに関与する任意の媒体のことを指す。コンピュータ可読媒体は、以下に限定されるものではないが、非一時的媒体、不揮発性媒体、揮発性媒体および伝送媒体を含む数多くの形態をとることができる。不揮発性媒体の非限定的な例を挙げると、光ディスク、ソリッドステートドライブ、磁気ディスク、および光磁気ディスクであり、たとえば磁気ハードディスク７４１またはリムーバブル媒体ドライブ７４２などである。揮発性媒体の非限定的な例を挙げると、システムメモリ７３０などのようなダイナミックメモリである。伝送媒体の非限定的な例を挙げると、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバであり、これにはシステムバス７２１を構築するワイヤが含まれる。伝送媒体は、電波や赤外線によるデータ通信中に発せられるような、音響波または光波の形態をとることもできる。
【００５４】
コンピューティング環境７００にはさらに、リモートコンピューティングデバイス７８０などのような１つまたは複数のリモートコンピュータとの論理的コネクションを用いてネットワークが構築された環境で動作するコンピュータシステム７１０を含めることができる。リモートコンピューティングデバイス７８０を、パーソナルコンピュータ（ラップトップまたはデスクトップ）、モバイルデバイス、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードとすることができ、このリモートコンピューティングデバイス７８０には一般に、コンピュータシステム７１０に関連して述べた上述の要素のうちの多数またはすべてが含まれている。ネットワーキング環境で用いられる場合、コンピュータシステム７１０には、インターネットなどのようなネットワーク７７１を介して通信を確立するために、モデム７７２を含めることができる。モデム７７２を、ユーザネットワークインタフェース７７０を介して、または他の適切なメカニズムを介して、システムバス７２１と接続することができる。
【００５５】
ネットワーク７７１を、当技術分野において一般的に知られている任意のネットワークまたはシステムとすることができ、これにはインターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、１つのダイレクトコネクションまたは一連のダイレクトコネクション、セルラ電話回線網、またはコンピュータシステム７１０と他のコンピュータ（たとえばリモートコンピューティングデバイス７８０）との間の通信を容易にすることのできる他の任意のネットワークまたは媒体が含まれる。ネットワーク７７１を有線、ワイヤレス、またはそれらの組み合わせとすることができる。有線コネクションを、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）、ＲＪ−６、または当技術分野で一般的に知られている他の任意の有線コネクションを用いて、具現化することができる。ワイヤレスコネクションを、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、赤外線ネットワーク、セルラネットワーク、衛星、または当技術分野で一般的に知られている他の任意のワイヤレスコネクションを用いて、具現化することができる。これらに加え、複数のネットワークを単独で動作させてもよいし、または互いに通信し合う状態で動作させてもよく、これによってネットワーク７７１における通信が容易になる。
【００５６】
本明細書で用いられる実行可能なアプリケーションは、たとえばユーザのコマンドまたは入力に応答して、オペレーティングシステム、コンテキストデータ取得システムまたは他の情報処理システムのファンクションなど、予め定められたファンクションを具現化するために、プロセッサをコンディショニングするためのコードまたは機械可読命令を含んでいる。実行可能なプロシージャは、１つまたは複数の特定のプロセスを実施するために実行可能なアプリケーションの、コードまたは機械可読命令の１つのセグメント、サブルーチン、またはコードまたは一部分の他の別個のセクションである。これらのプロセスには、入力データおよび／または入力パラメータの受け取り、受け取った入力データに基づくオペレーションの実施、および／または受け取った入力パラメータに応答したファンクションの実施、および結果として生じた出力データおよび／または出力パラメータの供給、を含めることができる。
【００５７】
本明細書で用いられるグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）は、ディスプレイプロセッサにより生成される１つまたは複数のディスプレイイメージを含み、これによってプロセッサまたは他のデバイスおよび関連づけられたデータ取得および処理ファンクションとのユーザインタラクションが可能になる。ＧＵＩは、実行可能なプロシージャまたは実行可能なアプリケーションも含む。実行可能なプロシージャまたは実行可能なアプリケーションによって、ＧＵＩディスプレイイメージを表す信号を発生させるために、ディスプレイプロセッサがコンディショニングされる。これらの信号は、ユーザが閲覧するためのイメージを表示するディスプレイデバイスに供給される。プロセッサは、実行可能なプロシージャまたは実行可能なアプリケーションの制御のもとで、入力デバイスから受け取った信号に応答して、ＧＵＩディスプレイイメージを操作する。このようにしてユーザは、プロセッサまたは他のデバイスとのユーザインタラクションを可能にする入力デバイスを用いることで、ディスプレイイメージとインタラクトすることができる。
【００５８】
本明細書ではファンクションおよびプロセスステップを、自動的にまたはユーザコマンドに応答して全体的にまたは部分的に、実施させることができる。自動的に実施される（１つのステップを含む）１つのアクティビティは、そのアクティビティをユーザがじかに開始させることなく、１つまたは複数の実行可能な命令またはデバイスオペレーションに応答して実施される。
【００５９】
図面のシステムおよびプロセスは、排他的なものではない。同じ目的を達成するために、本発明の原理に従って他のシステム、プロセスおよびメニューを派生させることができる。これまで本発明について、特定の実施形態を参照しながら説明してきたが、本明細書で示して説明した実施形態および変形形態は例示目的であるにすぎない、という点を理解されたい。当業者であれば、本発明の範囲を逸脱することなく、現行の設計に対する変更を具現化することができる。本明細書で述べたように、様々なシステム、サブシステム、エージェント、マネージャおよびプロセスを、ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアコンポーネント、および／またはそれらの組み合わせを用いて具現化することができる。本願の特許請求の範囲の構成要件を「〜のための手段」というフレーズを用いて特別に挙げない限り、その構成要件は米国特許法第１１２条第６項の条項に従って解釈されるものではない。
【図１】
2020507157.tif 000003
【図２】
2020507157.tif 000004
【図３】
2020507157.tif 000005
【図４】
2020507157.tif 000006
【図５】
2020507157.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年9月18日(2019.9.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのユーザツールから人間知識を抽出すること、
サイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）からシステム情報を受け取ること、
前記人間知識および受け取った前記システム情報を、デジタルツイングラフ（ＤＴＧ）となるよう組織化すること、
前記デジタルツイングラフにおいて１つまたは複数の機械学習技術を実施して、前記サイバーフィジカルシステムに関するエンジニアリングオプションを生成すること、および
生成された前記エンジニアリングオプションを、前記少なくとも１つのユーザツールにおいてユーザに提供すること
を含む、コグニティブエンジニアリングを実施する方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つのユーザツールにおける複数のユーザアクションを記録すること、
前記複数のユーザアクションを時間順に記憶して、一連のユーザアクションを生成すること、および
複数の記憶された一連のユーザアクションに関する履歴データを記憶すること
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つのユーザツールは、コンピュータ支援技術（ＣＡｘ）のエンジニアリングフロントエンドである、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記デジタルツイングラフを階層化アーキテクチャに配置することをさらに含み、該階層化アーキテクチャは、
前記デジタルツイングラフを含むコア、
領域固有のデータの共通の構文的および意味論的な抽象化を提供するデジタルツインインタフェース言語を定義する第１の階層、
コグニティブサイバーフィジカルシステムのコンポーネントを含む第２の階層、および
先進的なサイバーフィジカルシステムアプリケーションを含む第３の階層
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記コグニティブサイバーフィジカルシステムの前記コンポーネントは、
前記サイバーフィジカルシステムの自己認識を提供するためのアプリケーション、
前記サイバーフィジカルシステムの自己構成を提供するためのアプリケーション、
前記サイバーフィジカルシステムの弾力的アーキテクチャを介して自己回復を提供するためのアプリケーション、および
前記サイバーフィジカルシステムにおけるコンポーネントまたはサブシステムの生成的設計のためのアプリケーション
を含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記デジタルツイングラフは、
ノードの追加、
ノードの除去、
２つのノードを接続するエッジの追加、および
２つのノードを以前は接続していたエッジの除去
のうちの少なくとも１つにより経時的に変化するように構成された、請求項１記載の方法。
【請求項７】
第１の時点と第２の時点との間に発生する前記デジタルツイングラフの変化は、前記エンジニアリングオプションを生成するために、前記１つまたは複数の機械学習技術により使用可能な因果関係を生成する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記デジタルツイングラフは複数のサブグラフを含み、該サブグラフの各々は前記サイバーフィジカルシステムの１つのコンポーネントを表す、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記デジタルツイングラフは、第１のサブグラフと第２のサブグラフとを接続するエッジを含み、該エッジは、前記第１のサブグラフにより表される第１のコンポーネントと、前記第２のサブグラフにより表される第２のコンポーネントとの間の関係を表す、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記デジタルツイングラフは複数のノードおよび複数のエッジを含み、各エッジは、前記複数のノードのうち２つのノードを接続し、各エッジは、関連づけられた前記２つのノード間の関係を表し、該関係は、前記サイバーフィジカルシステムの将来の設計を改善するためのデータに関連する、請求項１記載の方法。
【国際調査報告】
2020507157.tif 000010
2020507157.tif 000011