Cleiber Marques Roque Bezerra Omir Alves
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Transcript of Cleiber Marques Roque Bezerra Omir Alves
DISCIPLINA: IA APLICADA AUTOMAÇÃO E CONTROLEPROFS. RICARDO RABELO E JOMI HUBNER
SEMINÁRIO: WEB SEMÂNTICA E AGENTES
•Cleiber Marques•Roque Bezerra•Omir Alves
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APRESENTAÇÃO Web Semântica
O que é a Web Semântica Tecnologias da Web Semântica
Ontologias Estudo de Caso: Web Semântica e Agentes
Apresentação do Caso Visão crítica
Estado da Arte da Pesquisa Referências Bibliográficas
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O QUE É A WEB SEMÂNTICA
"The Semantic Web is an extension of the current Web
in which information is given well-defined meaning,
better enabling computers and people to work inCooperation.“
Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila,The Semantic Web, Scientific American, May 2001
Segundo o Aurélio...Semântica é o estudo das mudanças ou transladações sofridas no tempo e no espaço, pela significação das palavras.
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O QUE É A WEB SEMÂNTICA Problema
Como agregar maior valor às informações disponíveis na internet ?
Cenário Atual:o Enorme quantidade de documentos desestruturados disponíveis na
Internet;
o Dificuldade em acessar a informação útil devido a falta de definição semântica precisa, interpretável por sistemas computacionais.
o Segundo [Kashyap2008] existem dois grupos de conteúdo na Web:
o Surface Web: 2.5 bilhoes de páginas estáticas públicas
o Deep Web: BD específica não pública, 550x(surface web) 4
Crescimento SEM padronização
WEB SEMÂNTICA Motivação
A ausência de mecanismos capazes de captar a semântica do conteúdo das páginas da Web gerou uma demanda que consiste em estruturar a informação de tal forma que as páginas possuam uma semântica clara e definida, e que agentes ou sistemas inteligentes possam raciocinar sobre esta semântica.
Fenômenos Linguísticos: Homonímia: mesmo nome para coisas distintas
Ex: time, seminário, disciplina.
Sinonímia: Nomes distintos para a mesma coisa Ex: Vasco, o melhor de todos, campeão da Série B.
Hipernímia / Hiponímia: generalização /especialização (IS_A) ex:. Animal, mamífero, primata
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TECNOLOGIAS DA WEB SEMÂNTICA
Metadados
Ontologias
Lógica e inferência
Programas Inteligentes6
ONTOLOGIAS
A Ontologia consiste na especificação dos conceitos ou termos de um determinado domínio e suas relações, restrições e axiomas, definidos de forma declarativa. É utilizada como ferramenta para: Organização; Reuso; Disseminação do conhecimento já especificado.
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ONTOLOGIAS
Normalmente uma Ontologia é organizada em hierarquias de conceitos ( ou taxonomias).
De acordo com [Studer 98], “Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada”
Especificação explícita: consiste nas definições de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas;
Formal: informa que é declarativamente definida, portanto, compreensível para agentes e sistemas;
Conceitualização: que trata de um modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso;
Compartilhada: conhecimento consensual entre os agentes8
COMPONENTES DA ONTOLOGIA
Termos denotam classes de objetos de um domínio e.g. professores, staff, estudantes, cursos, departamentos
Relações entre estes termos: tipicamente hierarquia de classes
Propriedades Ex:. X ensina Y
Restrições Ex:. Somente membros da faculdade podem ensinar
Relação Lógica entre objetos Ex:. Cada departamento deve incluir pelo menos 10 faculdades
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EXEMPLO DE UMA CLASSE HIERÁRQUICA
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WEB SEMÂNTICA E A ONTOLOGIA Benefícios advindos da orientação ontológica:
Oportunidade para os desenvolvedores de reusar ontologias e bases de conhecimento, mesmo com adaptações e extensões;
Esta base de conhecimento também pode ser utilizada (on-line) para comunicação por pessoas e entre programas inteligentes, melhorando a qualidade da busca na internet;
Possibilidade de tradução entre diversas linguagens e formalismo de representação do conhecimento.
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ESTUDO DE CASO (CHEN, S.R., CHEN, D.K., APPLY ONTOLOGY AND AGENT TECHNOLOGY TO CONSTRUCT VIRTUAL OBSERVATORY, EXPERT SYSTEMS WIH APPLICATIONS, 2008)
Desenvolvimento de um framework a fim de dar suporte a um observatório Astronômico Virtual.
Atualmente a comunidade científica da área de Astronomia dispõe de uma base de dados de informações que é abundante, porém heterogênea.
As pesquisas científicas em Astronomia dependem de várias imagens que são compartilhadas, sobre o mesmo assunto de interesse.
Por exemplo, pesquisas sobre a Lua, necessitam de imagens da lua de diferentes ângulos, períodos de tempo, localizações, tamanho, intensidades, dentre outras. E que estão armazenadas em base de dados distintas
Como o pesquisador deve proceder para recuperar tal imagens ?
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ESTUDO DE CASO
Em um primeiro momento a tecnologia baseada em Web Services pode ser empregada para montar os arquivos de dados e os serviços. Porém com limitações:
As limitações impostas pelos Web Services tradicionais, como por exemplo: UDDI e WSDL não permitem análise semântica de seu
conteudo.
Como resolver este problema ?
Utilização de Ontologias e Multiagentes com o objetivo de dar suporte ao observatório astronômico virtual (VO).
Ontologias : análise semântica Multiagentes: ambiente mais robusto e escalável
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ARQUITETURA DO SISTEMA PROPOSTO
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Http
JADE: FIPA Compliant
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Representação do WebService – Semantic Web Services - OWL
Protegé: Ontologias
ARQUITETURA DO AGENTE MESTRE
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Características dos Agentes:
• Por software• Estacionários• Persistentes• Reativos
Protegé: Ontologias
EXEMPLO:
OBJETIVO: RESGATAR E PROCESSAR DUAS IMAGENS DE TIPOS DIFERENTES UVI ( ULTRAVIOLET IMAGER) E FUV ( FAR-ULTRAVIOLET IMAGER)
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Passo1: O usuário seleciona o período de tempo e a localização espacial das duas imagens
Passo2: Se for primeira vez, PA cria conta e profile do usuário. Em seguida, PA separa a função de comparação das duas imagens.
Passo5: O PA envia ao(s) service provider(s) selecionados a solicitação do usuário. Ou seja, nesta etapa os service providers irão interpretar a solicitação do usuário .
Passo3: O PA envia ao Broker Agent solicitação a fim de buscar um service provider que atenda aos requisitos.
Passo4: Caso haja um ou mais Service Providers que atendam as requisições, O PA envia um call-for- proposal para todos a fim de determinar quais possuem a imagem solicitada. Em seguida, o PA seleciona-os.
Passo6: Após receber as respostas o PA, novamente faz uma chamada aos service providers que irão aplicar os algoritmos de processamento de imagem de acordo com a requisição do cliente.
Passo 7: O PA retorna ao gateway, que retorna ao cliente
FRAMEWORK
Sem a infraestrutura do
framework, o usuário teria que
resgatar as imagens no BD,
relacioná-las, e manipulá-las de
acordo com os requisitos
funcionais !!
CONSIDERAÇÕES: ESTUDO DE CASO
Os autores do artigo não abordaram como desenvolveram as ontologias, bem como a engine da lógica;
Os resultados do exemplo utilizado no artigo não apresentam os tempos que foram gastos para a partir de uma requisição de um usuário, em quanto tempo, o framework retorna a imagem
Não permite avaliar a viabilidade do protótipo
Qual a qualidade da imagem retornada, se comparada com o procedimento “manual”?
Não explicitou qual foi recurso computacional utilizado.
Quais as funções específicas desempenhadas pelos SPA’s. ?
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ESTADO DA ARTE DO TEMA Ontologias com o apoio de agentes estão sendo aplicadas com
sucesso em diversas áreas como:
Tratamento Inteligente da Informação Comércio Eletrônico Workflow Gestão do Conhecimento.
Carência de ferramentas adequadas que sigam uma metodologia padronizada para se conceber ontologias, e por conseguinte existe a carência de métodos de validação, verificação, desenvolvimento e documentação.
EVOLUÇÃO DA ONTOLOGIA ( Ontology evelotion) , [Plessers, 2007]
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ESTADO DA ARTE DO TEMA Na área de banco de dados, tem-se pesquisado sobre a melhor
maneira de se armazenar um grande volume de dados em frames de ontologias [Freitas l.g.f.]
Soc ( service-oriented computing): pesquisas visando soluções que integrem web services e agentes em uma única entidade, fazendo com que os web-services “herdem” a pro-atividade dos agentes, ou seja, os agentes encapsulam os web-services. [SHEN, 2007], [Garcia-Sanchez,2009]
Trabalho em cima da fusão da Web 2.0 (colaborativa) com a Web Semântica – Web 3.0 [GRUBER, 2007]
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Chen, S.R., Chen, D.K., Apply Ontology and agent technology to construct
virtual observatory, Expert systems wih applications, 2008 Antoniou, G., Harmelen, V. F., A web Semantic Primer, second Edition Freitas, L.G. F., Ontologias e a Web Semântica, PPGI, UniSantos, Kashyap, V., Bussler, C., Moran, M. The Semantic Web - Semantics for Data
and Services on the Web. Series: Data-Centric Systems and Applications. Springer, 2008
Gibbins, N., Harris, S., Shabolt, N., Agent-based Semantic Web Services, ACM 1-58113-680-3/03/0005
Shen, W., Hao, Q., Wang, S., Li, Y., Ghenniwa, H., An Agent-based service-oriented integration architecture for collaborative intelligent manufacturing, Robotica and Computer Integrated manufacturing, 2007
Garcia-Sanchez, F., Valencia-Garcia, R., Martinez-Bejar, R., An ontology, inteligent agent-based framework for the provision of semantic web services, 2009
Plessers, P., Troyer, O., Casteleyn, S., Understanding ontology evolution: a change detection approach, Journal of Web Semantics, 2007
Gruber, T., Collective knowledge systems: Where the social web meets the semantic web, 2007 21
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FIM
Perguntas?