Extensión del marco de referencia Ontoconcept con el formato de intercambio de reglas RIF

La presente investigación tiene como tema principal el estudio comparativo de las expresiones de RIF (formato de intercambio de reglas publicado por la W3C) con la capacidad expresiva del grafárbol ontológico, modelo conceptual propuesto dentro del framework Ontoconcept, que es una herramienta para la gestión del cambio ontológico, planteado en la tesis doctoral del ingeniero Julio César Chavarro Porras, bajo el título “Marco de referencia para la gestión del cambio en ontologías, basados en modelos conceptuales”. La motivación para la presente propuesta se fundamenta en la necesidad de establecer modelos conceptuales para la gestión de ontologías, continuando en una pequeña parte con el proceso de desarrollo de un sistema de administración de ontologías, consulta y razonamiento sobre diferentes ambientes, que es la finalidad a largo plazo de Ontoconcept. Este trabajo se encuentra vinculado a la línea de profundización de la maestría en ingeniería de sistemas y computación titulada Inteligencia Artificial, asociado al grupo de investigación GIA, grupo en el cual se vienen desarrollando diferentes proyectos de extensión del framework, así como generación de nuevas versione

Partage et réutilisation de règles sur le Web de données

In this thesis we address the problem of publishing, sharing and reusing rules on the Web of data. The approach adopted for sharing rules on the Web is to consider rule bases as particular data sources. Thus, we propose to publish rules using RDF, the standard representation language on the Web of data. We use the standard SPARQL language to query these particular RDF data that represent. rules. We propose a translation of a subset of RIF (Rule Interchange Format), the W3C standard for the exchange of rules on the Web, into a subset of SPARQL queries. Then we use the SPIN language for translating these SPARQL representations of rules into RDF.In other words, we consider the problem of publishing and reusing rules on the Web as a classical problem in knowledge engineering: sharing and reusing knowledge. We propose an approach based on (1) the representation in RDF of rule content and metadata, (2) the interoperability of this representation with the W3C recommendation RIF, (3) the publication of rules on the Web of data and (4) reusing rules by querying RDF data sources representing them with the SPARQL query language. We built a set of SPARQL queries enabling (1) to build specific rule bases for a given context or application, (2) to optimize inference engines based on rule selection with respect to target RDF data sources, (3) to validate and update rule bases. We use the Corese/KGRAM semantic engine to implement and evaluate our proposals.Dans cette thèse nous nous intéressons à la publication, au partage et à la réutilisation de règles sur le Web de données. L'approche que nous avons adoptée pour permettre la réutilisation de règles sur le Web, est de considérer des bases de règles comme des sources de données particulières. Il s'agit de les publier dans le langage RDF, le standard de représentation du Web de données. Nous utilisons des requêtes SPARQL, le standard du Web de données, pour interroger ces données RDF particulières qui représentent des règles. Nous proposons une traduction d'un sous-ensemble du langage RIF, le standard pour l'échange de règles sur le Web, en un sous-ensemble du langage SPARQL (les requêtes de la forme CONSTRUCT). Nous utilisons ensuite le langage SPIN pour traduire en RDF ces représentations de règles dans le langage SPARQL. En d'autres termes, pour répondre au problème de la publication et la réutilisation de règles sur le Web, nous l'envisageons comme un problème classique en ingénierie des connaissances de partage et de réutilisation de connaissances. Nous proposons une approche basée sur (1) la représentation en RDF à la fois du contenu et des méta-données associées aux règles, (2) l'interopérabilité de cette représentation avec la recommandation RIF du W3C, (3) leur publication sur le Web de données et (4) la réutilisation de ces règles basée sur l'interrogation de sources de données RDF représentant des règles à l'aide de requêtes SPARQL. L'implémentation et l'évaluation de nos travaux a été réalisée avec le moteur sémantique Corese/KGRAM

Diseño e implementación de un motor de reglas dinámicas usando especificaciones GeneXus

Las organizaciones poseen un conjunto de políticas que utilizan como fundamento para operar. Por lo general las reglas de negocio definen estas políticas, las prácticas y los procedimientos que se deben de llevar a cabo para satisfacer los objetivos del negocio. Las reglas de negocio no son estáticas; las empresas que continuamente ajusten sus procesos y reglas en respuesta a las condiciones de negocio cambiantes estarán mejor preparadas para afrontar las demandas del mercado y expectativas de los clientes. En los últimos tiempos, ha tomado fuerza la idea de diseñar y administrar estas restricciones y políticas (representadas como reglas de negocio) en forma independiente de los procesos del negocio y aplicaciones, de tal forma que los cambios en restricciones, reglas y políticas empresariales puedan ser especificados en forma independiente por un analista del negocio sin necesidad de modificar las aplicaciones. Un motor de evaluación de reglas de negocio provee capacidades de este estilo, donde las políticas empresariales se declaran a un nivel de abstracción acorde al analista de negocio. Un motor toma estas definiciones y a partir de los datos recibidos, ejecuta las acciones que indiquen las reglas. Se logra una mayor agilidad y transparencia llevando a las empresas a mejorar la modularidad y accesibilidad de sus reglas y políticas empresariales, al separar éstas de los procesos empresariales y de la lógica de presentación. Desde sus orígenes, GeneXus ha tomado como fundamento la representación abstracta de la realidad, la utilización de reglas de negocios en forma declarativa, y el automatismo para la generación de soluciones.Estos son los pilares sobre los que se basa para acompasar el permanente proceso de cambio tecnológico y de negocios. Este trabajo desarrolla un prototipo en donde las reglas de negocio pasan a ser un objeto en sí mismo dentro del entorno de desarrollo Genexus. Aquellas reglas de negocio que tengan un alto impacto en la toma de decisiones y sean factibles de cambiar frecuentemente, se administran en forma externa a la aplicación debido a que las principales funcionalidades de una aplicación no necesariamente cambian al mismo ritmo que los procesos de negocio. Se diseña un lenguaje de dominio específico personalizable a nivel del experto del negocio para facilitar el entendimiento y que el experto tenga la posibilidad de modificar dichas reglas. Las reglas de negocio se administran en forma independiente de la aplicación, y se proporciona un editor de reglas para que el experto del negocio tenga la posibilidad de realizar las modificaciones necesarias en el propio entorno de ejecución. Además, se utilizan motores de evaluación de reglas de negocio existentes como mecanismo de ejecución de las reglas definas

Modélisation des signes dans les ontologies biomédicales pour l'aide au diagnostic.

Introduction : Établir un diagnostic médical fiable requiert l identification de la maladie d un patient sur la base de l observation de ses signes et symptômes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adéquat et performant de représentation des connaissances biomédicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de représenter les connaissances liées au processus du diagnostic médical : connaissances probabilistes et connaissances imprécises et vagues. Matériel et méthodes : Nous proposons des méthodes générales de représentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptées au diagnostic médical. Ces méthodes permettent de représenter : (a) Les connaissances imprécises et vagues par la discrétisation des concepts (définition de plusieurs catégories distinctes à l aide de valeurs seuils ou en représentant les différentes modalités possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilités et les spécificités des signes pour les maladies, et les prévalences des maladies pour une population donnée) par la réification des relations ayant des arités supérieures à 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liées au processus du diagnostic médical par des règles SWRL. Un moteur d inférences abductif et probabiliste a été conçu et développé. Ces méthodes ont été testées à l aide de dossiers patients réels. Résultats : Ces méthodes ont été appliquées à trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lésions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont été élaborés. L évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de résultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces méthodes permettent d avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposés par : (a) Fenz qui n intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) García-crespo qui exprime les probabilités hors du modèle ontologique. L utilisation d un tel système nécessitera au préalable son intégration dans le système d information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient électronique. Cette intégration pourrait être facilitée par l utilisation de l ontologie du système.Introduction: Making a reliable medical diagnosis requires the identification of the patient s disease based on the observation of signs. Moreover, ontologies provide an adequate and efficient formalism for medical knowledge representation. However, classical ontologies do not allow representing knowledge associated with medical reasoning such as probabilistic, imprecise, or vague knowledge. Material and methods: In the current work, general knowledge representation methods are proposed. They aim at building ontologies fitting to medical diagnosis. They allow to represent: (a) imprecise or vague knowledge by discretizing concepts (definition of several distinct categories thanks to threshold values or by representing the various possible modalities), (b) probabilistic knowledge (sensitivity, specificity and prevalence) by reification of relations of arity greater than 2, (c) absent signs by relations and (d) medical reasoning and reasoning on the absent signs by SWRL rules. An abductive reasoning engine and a probabilistic reasoning engine were designed and implemented. The methods were evaluated by use of real patient records. Results: These methods were applied to three domains (the plasma cell diseases, the dental emergencies and traumatic knee injuries) for which the ontological models were developed. The average rate of correct diagnosis was 89.34 %. Discussion-Conclusion: In contrast with other methods proposed by Fenz and García-crespo, the proposed methods allow to have a unique model which can be used both for abductive and probabilistic reasoning. The use of such a system will require beforehand its integration in the hospital information system for the automatic exploitation of the electronic patient record. This integration might be made easier by the use of the ontology on which the system is based.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Concevoir des applications internet des objets sémantiques

According to Cisco's predictions, there will be more than 50 billions of devices connected to the Internet by 2020.The devices and produced data are mainly exploited to build domain-specific Internet of Things (IoT) applications. From a data-centric perspective, these applications are not interoperable with each other.To assist users or even machines in building promising inter-domain IoT applications, main challenges are to exploit, reuse, interpret and combine sensor data.To overcome interoperability issues, we designed the Machine-to-Machine Measurement (M3) framework consisting in:(1) generating templates to easily build Semantic Web of Things applications, (2) semantically annotating IoT data to infer high-level knowledge by reusing as much as possible the domain knowledge expertise, and (3) a semantic-based security application to assist users in designing secure IoT applications.Regarding the reasoning part, stemming from the 'Linked Open Data', we propose an innovative idea called the 'Linked Open Rules' to easily share and reuse rules to infer high-level abstractions from sensor data.The M3 framework has been suggested to standardizations and working groups such as ETSI M2M, oneM2M, W3C SSN ontology and W3C Web of Things. Proof-of-concepts of the flexible M3 framework have been developed on the cloud (http://www.sensormeasurement.appspot.com/) and embedded on Android-based constrained devices.Selon les prévisions de Cisco , il y aura plus de 50 milliards d'appareils connectés à Internet d'ici 2020. Les appareils et les données produites sont principalement exploitées pour construire des applications « Internet des Objets (IdO) ». D'un point de vue des données, ces applications ne sont pas interopérables les unes avec les autres. Pour aider les utilisateurs ou même les machines à construire des applications 'Internet des Objets' inter-domaines innovantes, les principaux défis sont l'exploitation, la réutilisation, l'interprétation et la combinaison de ces données produites par les capteurs. Pour surmonter les problèmes d'interopérabilité, nous avons conçu le système Machine-to-Machine Measurement (M3) consistant à: (1) enrichir les données de capteurs avec les technologies du web sémantique pour décrire explicitement leur sens selon le contexte, (2) interpréter les données des capteurs pour en déduire des connaissances supplémentaires en réutilisant autant que possible la connaissance du domaine définie par des experts, et (3) une base de connaissances de sécurité pour assurer la sécurité dès la conception lors de la construction des applications IdO. Concernant la partie raisonnement, inspiré par le « Web de données », nous proposons une idée novatrice appelée le « Web des règles » afin de partager et réutiliser facilement les règles pour interpréter et raisonner sur les données de capteurs. Le système M3 a été suggéré à des normalisations et groupes de travail tels que l'ETSI M2M, oneM2M, W3C SSN et W3C Web of Things. Une preuve de concept de M3 a été implémentée et est disponible sur le web (http://www.sensormeasurement.appspot.com/) mais aussi embarqu

Enterprise modelling framework for dynamic and complex business environment: socio-technical systems perspective

The modern business environment is characterised by dynamism and ambiguity. The causes include global economic change, rapid change requirements, shortened development life cycles and the increasing complexity of information technology and information systems (IT/IS). However, enterprises have been seen as socio-technical systems. The dynamic complex business environment cannot be understood without intensive modelling and simulation. Nevertheless, there is no single description of reality, which has been seen as relative to its context and point of view. Human perception is considered an important determinant for the subjectivist view of reality. Many scholars working in the socio-technical systems and enterprise modelling domains have conceived the holistic sociotechnical systems analysis and design possible using a limited number of procedural and modelling approaches. For instance, the ETHICS and Human-centred design approaches of socio-technical analysis and design, goal-oriented and process-oriented modelling of enterprise modelling perspectives, and the Zachman and DoDAF enterprise architecture frameworks all have limitations that can be improved upon, which have been significantly explained in this thesis. [Continues.