Integración de bases de creencias manteniendo coherencia y consistencia con criterio unificado de credibilidad

Esta línea de I+D propone desarrollar frameworks para la integración de bases de conocimientos provenientes de diferentes fuentes. Estos frameworks modelan escenarios de Revisión de Creencias en entornos de múlti-agentes, con mecanismos para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar varios repositorios masivos locales y de gestión diferente. Se pretende que el proceso de integración, logre consensuar un criterio unificado de credibilidad que refleja la confianza global en cada fuente; y posteriormente, efectivice la integración como una vista unificada de la información des repositorios locales, basándose en el orden de credibilidad establecido.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Integración de bases de creencias manteniendo coherencia y consistencia con criterio unificado de credibilidad

Esta línea de I+D propone desarrollar frameworks para la integración de bases de conocimientos provenientes de diferentes fuentes. Estos frameworks modelan escenarios de Revisión de Creencias en entornos de múlti-agentes, con mecanismos para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar varios repositorios masivos locales y de gestión diferente. Se pretende que el proceso de integración, logre consensuar un criterio unificado de credibilidad que refleja la confianza global en cada fuente; y posteriormente, efectivice la integración como una vista unificada de la información des repositorios locales, basándose en el orden de credibilidad establecido.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Integración de bases de creencias manteniendo coherencia y consistencia con criterio unificado de credibilidad

Esta línea de I+D propone desarrollar frameworks para la integración de bases de conocimientos provenientes de diferentes fuentes. Estos frameworks modelan escenarios de Revisión de Creencias en entornos de múlti-agentes, con mecanismos para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar varios repositorios masivos locales y de gestión diferente. Se pretende que el proceso de integración, logre consensuar un criterio unificado de credibilidad que refleja la confianza global en cada fuente; y posteriormente, efectivice la integración como una vista unificada de la información des repositorios locales, basándose en el orden de credibilidad establecido.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integración de ontologías Datalog ± mediante consolidación a través de debilitamiento

En sistemas que manejan e intercambian grandes volúmenes de información es necesario contar con métodos adecuados para manejar conflictos que aparecen en la medida que sus bases de conocimiento evolucionan y se integra con otras fuentes de información. Este conocimiento es frecuentemente expresado por ontologías; no solo por el valor expresivo, sino también por las diferentes restricciones semánticas que se pueden aplicar al conocimiento, originadas por el dominio de aplicación o por los propios usuarios. Esta línea de I+D profundiza en la resolución automatizada de conflictos en ontologías expresadas en Datalog±; ya sea estos generados por inconsistencia o incoherencia. Se pretende definir métodos que resuelven los conflictos que surgen al integrar dos o más ontologías Datalog ±. Una operación de integración sobre varias ontologías, debe restaurar la consistencia y coherencia en el todo, no solo considerando las características intrínseca de la información integrada, sino también meta-información relacionada con la confiabilidad de cada fuentes, la ocurrencia de información, etc. En particular, se definirán mecanismos resolución de incoherencias e incoherencias que produzcan alguna forma de debilitamiento o modificación de las reglas; para lograr la mínima pérdida de información en el proceso de integración. Finalmente, se analizar´a los mecanismos descriptos para extenderlos a la integración con otras fuentes de datos, en particular con Bases de Datos Relacionales.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Definición de la infraestructura para procesos masivos de argumentación mediante aplicación de revisión de creencias y argumentación sobre ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de resolución de conflictos en ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integración de ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de integración de ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición on de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI