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Platforms for registration, discovery, and semantic composition of machine learning web services

datacite.subject.fosEngenharia e Tecnologiapt_PT
dc.contributor.advisorVale, Zita Maria Almeida do
dc.contributor.authorCarvalho, Rui Gonçalves de
dc.date.accessioned2024-12-13T14:45:41Z
dc.date.available2024-12-13T14:45:41Z
dc.date.issued2024-10-31
dc.description.abstractPower and Energy Systems have undergone significant changes in the past two decades. While these changes have advanced the industry, they have also introduced uncertainty and fluctuations in the power and energy systems, weakening their security and reliability. To address these challenges, the sector has undergone substantial restructuring, resulting in the emergence of new participants and the introduction of novel market and negotiation models. Consequently, consumers have assumed a more active role within the power and energy industry. Simultaneously, advanced methodologies, such as data mining and agent-based simulation, are being employed to optimize market outcomes. In this context, individual agents can be seen as service providers in Service-Oriented Architectures, with Multi-Agent Systems being capable of solving more complex tasks. Regarding the implementation of these strategies, a semantic approach to Multi-Agent Systems in the context of smart grids can unburden the load of designing and composing atomic services. However, executing complex tasks using web services often requires composing several simple atomic services through streams, which can be a time-consuming task since it is necessary to find and link the outputs and inputs of the services, whose descriptions are often not very clear. Concerning this issue, over time, technologies associated with the Semantic Web have been progressively applied. These technologies enable the description of services in a semantic and comprehensible manner, facilitating understanding for both users and machines. By developing a system for semantic services registration which features registration and search and composition tools, accompanied by a system for publishing scripts as web services, the stated problems can be addressed. Considering the need to frequently add new services to the database by users with varying levels of expertise, it became clear that integrating natural language processing (NLP) and machine learning (ML) techniques would allow users to find semantic Web services tailored to their needs through keyword searches. As such, this work describes the development of the systems as well as the development of the NLP and ML modules. In the development of these modules, an exploratory analysis of ML and NLP techniques was conducted allowing to achieve the expected classification, search and composition results. These exploratory procedures and corresponding results are also described and discussed.pt_PT
dc.description.abstractOs sistemas energia elétrica passaram por mudanças significativas nas últimas duas décadas. Embora estas mudanças tenham feito avançar a indústria, resultaram também em incerteza e variabilidade, enfraquecendo a segurança e confiabilidade. Para resolver estes problemas, o setor passou por uma reestruturação significativa, verificando-se a emergência de participantes e a introdução de novos modelos de mercado e de negociação. Consequentemente, por um lado, os consumidores assumiram um papel mais ativo na indústria energética. Por outro, diferentes abordagens de prospeção de dados e simulação baseada em agentes são utilizadas no sentido de obter os melhores resultados de mercado possíveis. Neste âmbito, os agentes podem ser vistos como provedores de serviços em Arquiteturas Orientadas a Serviços, permitindo a resolução de tarefas mais complexas por Sistemas Multiagentes. Em relação à implementação destas estratégias, uma abordagem semântica para Sistemas Multiagentes no contexto de redes inteligentes pode reduzir o esforço na definição e composição de serviços atómicos. Contudo, a execução de tarefas complexas usando serviços web requer frequentemente a composição de vários serviços atómicos simples através de fluxos. Esta pode ser uma tarefa demorada, já que é necessário encontrar e vincular inputs e outputs de serviços, cujas descrições muitas vezes não são muito claras. Relativamente a esta questão, ao longo do tempo, as tecnologias associadas à Web Semântica foram sendo progressivamente aplicadas a, permitindo a descrição de serviços de forma semântica e compreensível tanto para utilizadores e como para máquinas. Neste sentido, os problemas supracitados podem ser resolvidos com o desenvolvimento de um sistema de registo de serviços semânticos que apresente ferramentas de registo, pesquisa e composição, acompanhado por um sistema de publicação de scripts como serviços web. Adicionalmente, tendo em conta, a necessidade de adicionar frequentemente novos serviços ao sistema de registo de serviços semânticos por utilizadores com diversos níveis de conhecimento, tornou-se claro que a integração de técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizagem de máquina (ML) permitiria aos utilizadores encontrar serviços semânticos adaptados às suas necessidades através de pesquisas assentes em palavras-chave. Como tal, este trabalho descreve o desenvolvimento dos sistemas, bem como o desenvolvimento dos módulos PNL e ML. No desenvolvimento destes módulos foram realizadas análises exploratórias que permitiram alcançar os resultados esperados de classificação, pesquisa e composição. Estes procedimentos exploratórios e correspondentes resultados são igualmente descritos e discutidos neste documento.pt_PT
dc.identifier.tid203734130pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.22/26843
dc.language.isoengpt_PT
dc.subjectMachine learningpt_PT
dc.subjectMultiagent-systemspt_PT
dc.subjectPower and energy systemspt_PT
dc.subjectSemantic-webpt_PT
dc.subjectWeb-servicespt_PT
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_PT
dc.subjectServiços webpt_PT
dc.subjectSistemas multiagentept_PT
dc.subjectSistemas de energiapt_PT
dc.subjectWeb semânticapt_PT
dc.titlePlatforms for registration, discovery, and semantic composition of machine learning web servicespt_PT
dc.title.alternativePlataformas de serviços web de aprendizagem automática com registo, pesquisa e composição semânticapt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Engenharia Informáticapt_PT

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