ФОРМАЛЬНА СПЕЦИФІКАЦІЯ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА МУЛЬСЕМЕДІЙНОГО ОБ’ЄКТА НА ОСНОВІ КІЛЬКІСНИХ ВІДНОШЕНЬ ДИСКРЕТНИХ ІНТЕРВАЛІВ
DOI:
https://doi.org/10.31891/csit-2023-4-8Ключові слова:
мульсемедіа, цифрові двійники, програмне забезпечення, дискретні інтервали, відношення, темпоральні мультимодальні даніАнотація
У статті запропоновано модифікацію відношень дискретних інтервалів, яка дає змогу формально визначати зв’язок між наборами темпоральних даних різних модальностей для формального опису моделі цифрового двійника мульсемедійного об’єкта. Під мульсимедійним об’єктом розуміється фізичний об’єкт, стан якого фіксується за допомогою набору сенсорів для формування темпорального мультимодального цифрового опису, який комплексно визначає об’єкт подібно до того, як він сприймається людиною через органи чуття. Цифровий двійник мульсемедійного об’єкта є складеною програмною моделлю цього об’єкта, яка призначена для прогнозування можливих станів та поведінки мульсемедійного об’єкта. Формальний опис мульсемедійного об’єкта відбувається на основі даних, що отримуються з набору сенсорів, кожен з яких фіксує інформацію певної модальності. Для об’єднання цих даних у єдину специфікацію об’єкта між ними потрібно встановити темпоральний зв’язок, оскільки дані різних модальностей можуть реєструватися та мати сенс для дослідження у різні періоди спостереження об’єкта. Якісне визначення темпорального зв’язку між наборами даних може бути виконане за допомогою відношень між дискретними інтервалами («передує», «настає після», «збігається» та інші), проте кількісне визначення (наприклад, «наскільки передує») за допомогою існуючих відношень дискретних інтервалів неможливе. Тому у статті запропоновано вважати наявні відношення дискретних інтервалів якісними відношеннями, натомість ввести їхню модифікацію – кількісні відношення дискретних інтервалів. Використання кількісних відношень дискретних інтервалів дасть змогу спростити розроблення програмного забезпечення технології цифрових двійників за рахунок підвищення якості формальної специфікації структур даних, які комплексно відображають взаємопов’язані набори темпоральних мультимодальних даних, що отримуються у процесі моніторингу мульсемедійних об’єктів.