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Integrating Modelling Architecture
Multi-scale, multi-paradigm declarative modelling
Modélisation
déclarative multi-échelles, multi-paradigmes
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Introduction ( Ù )
IMA (Integrating Modelling Architecture) est une plate-forme de modélisation se situant au niveau de la conception, une plate-forme de modélisation déclarative.
Dans IMA, les concepts de modélisation que les modélisateurs ont l’habitude d’utiliser pour représenter les systèmes naturels qu’ils modélisent, sont définis dans des ontologies standards. En ce sens la plate-forme sémantique IMA reproduit un cadre de modélisation calqué sur la démarche intellectuelle des modélisateurs.
La grande variété de paradigmes de modélisation que couvre IMA est vouée à être enrichie au fur et à mesure de nouvelles ontologies.
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Références ( Ù )
URLs
IMA
(Integrating
Modelling Architecture) : http://ecoinformatics.uvm.edu/technologies/integrating-modelling-architecture.html
IMT
(Integrating
Modelling Toolkit) : http://www.sf.net/projects/imt
Un article présentant les concepts sur lesquels repose
IMA :
|
« A semantic
framework and software design to enable the
transparent integration, reorganization and discovery of Ferdinando Villa Ecoinformatics Collaboratory Gund Institute for Ecological Economics and
Department of Botany University of Vermont Journal
of Intelligent Information Systems, in press. Draft : ecoinformatics.uvm.edu/papers/villa_jiis.pdf. |
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Relevé de quelques éléments ( Ù )
Il est repris ici – sans aucune complétude - quelques éléments de l’article de Ferdinando Villa « A semantic framework and software design to enable the transparent integration, reorganization and discovery of natural systems knowledge » qui est indiqué dans les références ci-dessus, dont il est fait ici des citations (texte entre guillemets).
« Separation between an
object of study and the process of its observation »
Une approche fondée sur la séparation
entre l’objet d’étude et le processus d’observation de cet objet
Le document présente une approche conceptuelle – appliquée dans IMA - qui
unifie la représentation des données et des modèles, qui en simplifie l’accès
et l’intégration. L’approche repose sur la séparation entre d’un côté ce qui
relève de la nature ontologique de l’objet d’étude, et de l’autre ce qui relève
du contexte dans lequel l’objet est observé (incluant les aspects spatiaux, temporels
et tout autre aspect dépendant de l’angle d’observation adopté). Ainsi, il est
distingué dans un objet ce qui est absolu, unique, immuable, intrinsèque (le concept) de ce qui est relatif,
multiple, variable, déclinable (le
contexte d’observation). L’objet, dans des circonstances données, est
modélisé par la définition de son concept (unique) complétée d’un contexte
d’observation particulier (lié aux circonstances considérées).
L’approche s’appuie sur l’hypothèse fondamentale et simplificatrice
selon laquelle le contexte d’observation peut être séparé en axes orthogonaux,
chacun correspondant à un domaine d’observation aux sémantiques, méthodes et
interfaces bien définies. La séparation des différents axes d’observation (on
pourrait aussi parler de vues, de couches, de dimensions) en domaines d’observation définis
indépendamment les uns des autres est un point clé permettant l’implémentation
modulaire et flexible de l’approche. Le fait de recourir à l’information du
contexte d’observation ainsi élaborée garantit, lorsqu’il s’agit par exemple de
coupler un module à un autre, la bonne conception du couplage et l’utilisation
correcte de l’information.
No « distinction between
data and models, which are both seen here as generic modules or information
sources »
Une approche où il n’est pas fait de
distinction entre les données et les modèles qui, en tant que sources
d’information, sont les unes comme les autres représentés par la notion
générique de module.
Le modélisateur manipule habituellement des objets d’études qui se
présentent sous forme tantôt de modèles (où l’objet est décrit par de la
connaissance algorithmique), tantôt de données :
-
Données : “data
can be thought of as the simplest representation of an object of study, in
which the measurements of a concept in a given observation context are known
directly. A system represented by data has a “natural” observation context,
that is conventionally captured in the associated metadata. Its state can be
observed in a different context by transforming it (e.g. by aggregating,
distributing or subsetting) over the represented extents, or extrapolating it
to a different extent.”
-
Modèles : “a
system represented by algorithmic knowledge (model) may be defined more or less
generally, from a completely abstract specification to one that depends on a
particular time, space, and scale. To access its states in one of the
permissible observation contexts, they need to be calculated.”
Il importe au modélisateur de pouvoir agencer et faire communiquer ses
objets d’études, et ce quelle que soit la nature de l’information (données ou
modèles). La notion générique de module,
adoptée par l’approche ici considérée, unifie la représentation des données et
des modèles, ce qui en simplifie l’accès et l’intégration. Par exemple : “a
model that uses grass biomass and temperature to determine the increase in body
weight in an organism can take the temperature indifferently from a timeseries
or a complex global change model, as long as the observation contexts are
compatible”.
« An object-oriented
design : the Integrating Modelling Architecture »
Une approche conceptuelle orientée objet
appliquée dans IMA
IMA se conforme à la conception orientée objet où un système est
habituellement vu comme un ensemble de modules interconnectés, chacun des
modules correspondant à un objet d’étude précisément identifié. IMA incorpore
des concepts/notions qui permettent de définir des modules, leurs propriétés et
inter-relations. Quelques éléments et extraits du document à ce sujet :
à « Modules », « observation context »
Voir les paragraphes
précédents (« Separation between an object of study and the process of its
observation » et « no distinction between data and models, which are
both seen here as generic modules or information sources »).
à « Domains
: an object-oriented translation of the observation context »
« The observation context is represented
in each module as a set of independently defined objects called domains, that can only exist within
modules. Each domain accounts for one “axis” of the observation context : e.g.
space or time. Each domain specifies all the necessary information about the
corresponding concept in the semantics of the observation : e.g. in a “discrete
time” domain the specification syntax requires a start time, an end time, and
the duration of a step. Modules adopt domains from their original
specifications or by inheriting them from the modules they are linked to in a dependency or containment relationship. »
« The set of all domains adopted is the
module’s observation context. »
à Dependencies :
« Modules can be linked together in a dependency relationship […] ».
« […] a containment
relationship can be used to define a subset of modules that are searched
when resolving dependencies […] ».
« When states are calculated, the linked modules are sorted in topological
order according to the structure of dependencies. The definition of a strategy
to calculate the states across the whole model hierarchy depends at this point
on how the observation context is defined and implemented ».
Two fundamental operations :
contextualization and domainization
Deux opérations fondamentales dans
l’approche : contextualization and domainization
« To be useful, an implementation must be able
to produce all states of a concept in any admissible observation context. This
is accomplished in the IMA by two fundamental operations » : contextualization
and domainization.
Avantages : The “mechanism automatically
defines and enforces a discipline in creating meaningful models”. “Estimates of
accuracy can be permanently carried in the resulting modules’ data model and
influence the confidence that users should put in the results”.
IMT, Integrating Modelling
Toolkit
IMT,
une implémentation opérationnelle de l’approche, permettant de développer et d’exécuter des modèles de
simulation
IMT - Integrating Modelling Toolkit -
is “an open-source prototype implementation of the [defined] principles”,
“available on the World Wide Web (Villa, URL)”.
IMA - Integrating Modelling
Architecture - “(IMA : Villa, 2001; Villa, URL)” is “an open source, XML-based
integrative architecture for natural system modelling”.
Quelques éléments et extraits du document relatifs à IMT :
“The IMT is an extensible object system that
uses the XML language to define and serialize all of its components. The
operational units (modules) and the domain objects are represented in XML
according to XML-specified “grammars”, schema documents that are used to
validate the module specifications and creating the schemata for permanent
storage of modules. Modules belong to classes that support the common
inheritance and overloading mechanisms. New classes can be added to the system
by writing the corresponding XML grammars and, if necessary, extension code in
the native C++ language or in any language that can be linked to it.”
The runtime behavior can be “customized in many ways” : it is possible to
create “a IMT runtime that operates as a command-line application or as a
threaded server”…
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Autres ressources ( Ù )
Fiche « Des environnements logiciels de modélisation,
solutions informatiques »
Dans cette fiche, parmi plusieurs solutions informatiques, IMA (Integrating Modelling Architecture) est étudiée en détails. Il en est donné des informations descriptives et techniques, qui renseignent notamment sur les technologies et outils de développement appliqués, les licences informatiques, la portabilité et l’interopérabilité…
La page au format pdf (13/12/06)
-
Dernière mise
à jour le 13/12/06, mise en ligne le 27/09/06 –
Plate-forme
INRA-ACTA-ICTA, Modelia http://www.modelia.org
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