Tidsserier är en del av vårt dagliga liv. En hel del beräknings- och databehandlingsproblem kan lösas genom tidsseriebehandling. Därför uppstår frågan hur man modellerar och simulerar tidsseriedata, som innehåller semantik och metadata å ena sidan, och hur man kan härleda beslut ur dessa data å andra sidan. Många data- och dataströmmar skulle kunna representeras på ett effektivt och rimligt sätt som tidsserier. Detta möjliggör en enkel och mycket exakt återanvändning i realtid eller tidsförskjutning. Det är användbart och naturligt för många olika domäner att lagra och hantera data på detta sätt. Behandling av tidsserier är nödvändig för att dra slutsatser av data och för att implementera användar- och applikationsspecifika programvarulösningar. Därför är tidsseriebehandling en optimal lösning för programvara inom många olika tillämpningsområden. Därför har vi utvecklat ett generiskt språk för att bearbeta tidsseriedata, som stöder homogena och heterogena tidsserier, komplexa datastrukturer, som arbetar med tidsmönster, tidsintervall och enskilda slots, och komplexa beräkningar med fördefinierade och användardefinierade funktioner. De viktigaste fördelarna är hög expressivitet, användarvänlig syntax, god extensibilitet och meningsfulla datamodeller. Nuförtiden har befintliga beslutsstödsystem och system för tidsserier fortfarande vissa svagheter. Till exempel det faktum att meta-information fortfarande saknas eller inte integreras i behandlingen, att ontologier inte används, vilket innebär att sammanhang och anslutningar inte kan erkännas och respekteras korrekt, och i synnerhet ingen möjlighet att binda domänspecifika ontologier under körtid, vilket gör domänspecifik bearbetning svår att genomföra. En semantisk-aktiverad tidsserieprocessor kunde använda fördefinierade eller användargenererade ontologier för att berika information med lämplig betydelse. Detta skulle göra det möjligt att automatiskt överväga domänspecifika beräkningar och beslutsstöd, en låg felsannolikhet (eftersom komplexa uttryck är lättare att formulera), kontroll av meningsfullhet och resonlighet och mycket mer ytterligare funktioner. Modellerna i detta språk skulle kunna integreras i interaktiva beslutsstödsystem för slutanvändare. Fördelen är att de är dynamiska och det finns inget behov av att röra DSS-koden eller manuellt tillämpa modeller på DSS. Eftersom det nuvarande tillämpningsområdet är miljöinformatik är dynamiken begränsad till detta område vid nuvarande genomförandetillstånd. Den största fördelen med denna dynamiska användning är möjligheten att ersätta modeller vid behov och att bearbeta flera modeller samtidigt (som sparar beräkningstid och resurser). Tillämpningsområdena är nästan oändliga. Vare sig det gäller industriella mät- och kontrolltillämpningar för att tillhandahålla en tillförlitlig behandling av mätdata, i riskhanteringstillämpningar för domänöverskridande riskberäkningar, i tillämpningar för miljöövervakning för att varna och rapportera enligt lag inom olika områden, i tillämpningar för e-hälsovård för sammankoppling av diagnosrelevanta data, såsom subjektiv känsla av välbefinnande, eller i meteorologi. Eftersom denna teknik är en del av TaToo-projektet 1 är dess huvudsakliga användningsområde TaToo och tillämpningar som använder TaToo-ramverket samt andra projekt, tekniker och tillämpningar baserade på TaToo. Semantisk tidsseriebehandling skulle dock vara ett lovande komplement till varje beslutsstödsystem och kan bidra till förbättringar inom detta vetenskapliga område.
Begreppet semantiska tidsserier definieras av REF, där teknik från Semantic Web kombineras med tidsseriebehandlingsmodeller, vilket möjliggör dess användning i nya applikationer.
Simulation and modeling of semantically enriched time series