Uncertainty-enabled Model Web (UncertWeb) Lydia Gerharz, Christoph Stasch, Benjamin Pross, Edzer Pebesma

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1 Uncertainty-enabled Model Web (UncertWeb) Lydia Gerharz, Christoph Stasch, Benjamin Pross, Edzer Pebesma

2 Überblick Motivation Unsicherheiten in raum-zeitlichen Daten Model Web UncertWeb Inhalte Anwendungsszenarien Technische Arbeitspakete Ausblick

3 Warum UncertWeb?

4 UncertWeb Fehler = Abweichung von der Realität Attribut Position Zeit Unsicherheiten = unbekannter Fehler Qualitative/quantitative Beschreibung Daten (Input) und Modell Unsicherheiten -> Fehlerfortpflanzung

5 UncertWeb The goal of the Model Web is to enable the development of a modelling infrastructure. To achieve this, the Model Web focuses on enhancing interoperability of existing models and making their outputs more accessible (GEOSS AIP-2 Summary Engineering Report GEOSS Architecture Implementation Pilot). Vision, KEINE Implementierung Infrastruktur existiert noch nicht

6 UncertWeb Konzept Wenn Services mit begrenzter oder unbekannter Qualität verkettet werden, müssen Unsicherheiten berücksichtigt werden um sinnvolle Entscheidungen treffen zu können UncertWeb develops mechanisms, standards, tools and test-beds for accountable uncertainty propagation in web service chains.

7 UncertWeb Überblick

8 Kommunikation von Unsicherheiten Besonders relevant für Verkettungen von Web Services UncertWeb Entwicklung von Standards zur Repräsentierung und Kommunikation von Unsicherheiten Erweiterung von Services um Unsicherheiten in Inputs und Outputs Entwicklung von Tools um Nutzern Management von Unsicherheiten zu erleichtern Computational issues!

9 UncertWeb Fakten Feb 2010 Jan Partner Aston University Italian National Research Council Food and Environment Research Agency Joint Research Centre Norwegian Institute for Air Research Eindhoven University of Technology University of Muenster Wageningen University

10 UncertWeb Arbeitspakete Anwendungsszenarien

11 WP4: Biodiversität und Klimawandel Monitoring und Prognose von Änderungen der Biodiversität in Naturschutzgebiet Habitaten

12 WP5: Änderungen von Landnutzung durch Klima- und Wirtschaftswandel Modellkette um Prozesse der Agrar-Landnutzung zu erfassen und zukünftige Änderungen durch klimatische und ökonomische Faktoren vorherzusagen

13 WP6: Nahe Echtzeit Vorhersage für urbane Luftqualität Modellierung von Luftqualität in nahe Echtzeit und kurzzeitiger Vorhersage mit quantifizierten Unsicherheiten

14 WP7: Modellierung individueller Aktivitätsprofile Modellierung von Bewegungsprofilen von Individuen in einer urbanen Umgebung WP8: Integration von Bewegungsprofilen (WP7) und Luftqualität (WP6) zur Expositionsmodellierung

15 UncertWeb Arbeitspakete Technische Arbeitspakete

16 Technische Arbeitspakete Modellunsicherhei ten, Model Web Services Visualisierung, Ausführung, Unsicherheitsbefragung WCS SOS Unsicherheiten, Raum + Zeit Processing Service (Model 1) Processing Service (Model 2) Kopplung von Model Services, Service Broker/Mediator

17 Unsicherheiten im Model Web Uncertainty Markup Language (UncertML) Datenmodell für Unsicherheiten mit JSON/XML Implementierung Version 2 wird momentan entwickelt

18 Raum + Zeit Daten mit Unsicherheiten Profil von Observation & Measurements (O&M) Zeit OM_Process +procedure 1 OM_Observation + parameter: NamedValue [0..*] + phenomenontime: TM_Object + resulttime: TM_Instant + validtime: TM_Period [0..1] + resultquality: DQ_Element [0..*] +result Unsicherheiten Any +featureofinterest 1 +observedproperty GF_Feature GFI_PropertyType Raum

19

20 O&M mit Unsicherheit - Beispiel Zeit Sensor/Modell Phänomen Geoobjekt Mit Position Unsicheres Observationsergebnis

21 Technische Arbeitspakete Modellunsicherhei ten, Model Web Services WCS WPS (Model 1) WPS (Model 2) SOS Unsicherheiten, Raum + Zeit

22 Model Web Services und Unsicherheiten WPS + SOAP/WSDL Profile Identifizierung von Prozessen in Model Workflows Identifizierung von Eingangs- und Ausgangsparametern und Festlegung der Formate O&M Profil UncertML NetCDF Uncertainty-enabled WPS (uwps)

23 uwps Input Samples Monte Carlo Service (uwps) Output Samples LOOP 1 Sample 1 Sample Model Service (WPS) 1 Sample 1 Sample Model Implementation

24 Technische Arbeitspakete Modellunsicherhei ten, Model Web Services WCS WPS (Model 1) WPS (Model 2) SOS Kopplung von Model Services, Service Broker/Mediator

25 Kopplung von Services Composition as a Service (CaaS): WPS, mit dem verschiedene Services kombiniert werden können Kombination wird wieder als WPS Prozess bereitgestellt Workflow Modeller Graphische Oberfläche zur Komposition von WPS Prozessen Ausführung dieser Kompositionen (BPEL Engine) Einfügen in transaktionale WPSs

26 Mediatoren Uncertainty Transformation Service (UTS) Transformiert Unsicherheiten von einer Repräsentation in eine andere Repräsentation Bsp.: Umrechnen von Realisierungen in eine Verteilung WPS Profil, das UncertML als Format definiert Spatio-temporal Aggregation Service (STAS) Bietet die Möglichkeit, Daten in eine einheitliche Auflösung zu transformieren Ebenfalls WPS Profil

27 Technische Arbeitspakete Visualisierung, Unsicherheitsbefragung WCS WPS (Model 1) WPS (Model 2) SOS Kopplung von Model Services, Service Broker/Mediator

28 Visualisierung Verschiedenartige Visualisierungen von Unsicherheiten in Raum-Zeit-Daten

29 Nächste Schritte UncertML 2.0 Testszenario Model Services uwps UTS STAS Workflow Modeler und Service Composition mit Unsicherheiten Visualisierung

30 Ende Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Fragen? Anregungen?

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