Expansão de consulta semântica aplicadas a Sistemas de Recuperação de Informação de contexto Geográfico

O objetivo desta pesquisa é desenvolver uma ontologia que pudesse promover melhorias no desempenho de sistemas de recuperação de informação de contexto geográfico. A metodologia de desenvolvimento seguiu os parâmetros do Método 101. Para validação da ontologia propõe-se aplicar a técnica de expansão semântica (manual) das consultas e submetê-las ao sistema Lemur para verificação

Ontologies for Industry 4.0

The current fourth industrial revolution, or ‘Industry 4.0’ (I4.0), is driven by digital data, connectivity, and cyber systems, and it has the potential to create impressive/new business opportunities. With the arrival of I4.0, the scenario of various intelligent systems interacting reliably and securely with each other becomes a reality which technical systems need to address. One major aspect of I4.0 is to adopt a coherent approach for the semantic communication in between multiple intelligent systems, which include human and artificial (software or hardware) agents. For this purpose, ontologies can provide the solution by formalizing the smart manufacturing knowledge in an interoperable way. Hence, this paper presents the few existing ontologies for I4.0, along with the current state of the standardization effort in the factory 4.0 domain and examples of real-world scenarios for I4.0.Peer ReviewedPostprint (published version

Towards a robot task ontology standard

Ontologies serve robotics in many ways, particularly in de- scribing and driving autonomous functions. These functions are built around robot tasks. In this paper, we introduce the IEEE Robot Task Representation Study Group, including its work plan, initial development efforts, and proposed use cases. This effort aims to develop a standard that provides a comprehensive on- tology encompassing robot task structures and reasoning across robotic domains, addressing both the relationships between tasks and platforms and the relationships between tasks and users. Its goal is to develop a knowledge representation that addresses task structure, with decomposition into subclasses, categories, and/or relations. It includes attributes, both common across tasks and specific to particular tasks and task types

Defining positioning in a core ontology for robotics

Unambiguous definition of spatial position and orientation has crucial importance for robotics. In this paper we propose an ontology about positioning. It is part of a more extensive core ontology being developed by the IEEE RAS Working Group on ontologies for robotics and automation. The core ontology should provide a common ground for further ontology development in the field. We give a brief overview of concepts in the core ontology and then describe an integrated approach for representing quantitative and qualitative position information.3-7 November 201

"A Nova Eletricidade: Aplica\c{c}\~oes, Riscos e Tend\^encias da IA Moderna -- "The New Electricity": Applications, Risks, and Trends in Current AI

The thought-provoking analogy between AI and electricity, made by computer scientist and entrepreneur Andrew Ng, summarizes the deep transformation that recent advances in Artificial Intelligence (AI) have triggered in the world. This chapter presents an overview of the ever-evolving landscape of AI, written in Portuguese. With no intent to exhaust the subject, we explore the AI applications that are redefining sectors of the economy, impacting society and humanity. We analyze the risks that may come along with rapid technological progress and future trends in AI, an area that is on the path to becoming a general-purpose technology, just like electricity, which revolutionized society in the 19th and 20th centuries. A provocativa compara\c{c}\~ao entre IA e eletricidade, feita pelo cientista da computa\c{c}\~ao e empreendedor Andrew Ng, resume a profunda transforma\c{c}\~ao que os recentes avan\c{c}os em Intelig\^encia Artificial (IA) t\^em desencadeado no mundo. Este cap\'itulo apresenta uma vis\~ao geral pela paisagem em constante evolu\c{c}\~ao da IA. Sem pretens\~oes de exaurir o assunto, exploramos as aplica\c{c}\~oes que est\~ao redefinindo setores da economia, impactando a sociedade e a humanidade. Analisamos os riscos que acompanham o r\'apido progresso tecnol\'ogico e as tend\^encias futuras da IA, \'area que trilha o caminho para se tornar uma tecnologia de prop\'osito geral, assim como a eletricidade, que revolucionou a sociedade dos s\'eculos XIX e XX.Comment: In Portugues

Reasoning over visual knowledge: a study in sedimentary stratigraphy

Domínios imagísticos são os domínios nos quais a resolução de problemas inicia com um processo de reconhecimento dos objetos de domínio a partir da informação visual capturada, suportando interpretações mais abstratas em eventuais etapas subsequentes. A resolução de problemas, em domínio imagísticos, demanda dos especialistas a aplicação intensiva de conhecimento visual, que corresponde ao conjunto de modelos mentais que suportam o processo de raciocínio sobre a informação associada ao arranjo espacial e outros aspectos visuais das entidades do domínio. O conhecimento visual geralmente corresponde à porção tácita do conhecimento dos praticantes do domínio, de modo que ele geralmente é utilizado de modo inconsciente, resistindo à verbalização explícita. Estas características do conhecimento visual são desafiadoras do ponto de vista de Engenharia do Conhecimento. O objetivo geral deste trabalho é delinear uma abordagem integrada para aquisição, modelagem, representação e raciocínio sobre conhecimento visual, do ponto de vista da Engenharia do Conhecimento. A interpretação visual é uma tarefa comum em domínios imagísticos, cuja resolução demanda dos especialistas um raciocínio que envolve a realização de um processo cognitivo que inicia com a percepção visual direta de características dos objetos já conhecidos no domínio, e que resulta em compreensões mais abstratas da cena observada, tais como: comportamentos dinâmicos dos objetos da cena, significado do contexto da cena, causas ou efeitos do estado de coisas capturado pela cena, etc. Desta forma, para realizar o objetivo geral, este trabalho assume como objetivo específico estudar e modelar o processo de raciocínio utilizado pelos especialistas para resolver tarefas de interpretação visual, bem como as próprias estruturas para representação de conhecimento inferencial utilizadas pelos especialistas em domínios imagísticos durante a realização deste tipo de tarefa. Os principais resultados deste trabalho são um modelo de raciocínio para resolução de tarefas de interpretação visual; um modelo de estrutura para representação de conhecimento inferencial, cognitiva e filosoficamente fundamentada, chamada pacote visual; e uma abordagem para aquisição de conhecimento visual e refinamento de ontologias. O estudo foi conduzido no domínio da Estratigrafia Sedimentar, com foco na tarefa de interpretação visual de processos deposicionais geradores de fácies sedimentares. Os modelos desenvolvidos no trabalho foram testados no domínio, alcançando resultados satisfatórios. Para isto, realizou-se também o refinamento de uma ontologia de domínio. Este processo foi realizado através da aplicação de diversas técnicas de aquisição de conhecimento em sessões com o especialista.Imagistic domains are those in which problem-solving process begins with the recognition of domain objects trough the visual information captured, supporting more abstract interpretations in subsequent steps. The problem-solving process, in imagistic domains, is performed trough intensive application of visual knowledge, which corresponds to the set of mental models that support the process of reasoning about the information of the spatial arrangement and other visual aspects of the domain entities. The visual knowledge corresponds to a tacit kind of knowledge of practitioners in the field, so it is often used unconsciously, resisting to explicit verbalization. These characteristics of visual knowledge are challenging from the standpoint of Knowledge Engineering. The general aim of this work is to outline an integrated approach to acquisition, modeling, representation and reasoning, to handle visual knowledge, from the standpoint of Knowledge Engineering. The visual interpretation is a common task in imagistic domains, whose resolution demands a reasoning that involves a cognitive process that starts with the direct perception of visual features of objects, and results in abstract understandings of observed scene, such as dynamic behavior of objects in the scene, the meaning of the context of the scene, causes or effects of the state of affairs captured in the scene, etc. Thus, to achieve the overall goal, this work takes as a specific aim to study and model the reasoning process used by experts to solve tasks of visual interpretation, as well as the inferential knowledge structures applied by experts in imagistic domains to accomplish this type of task. The main results of this work are a model of reasoning for solving tasks of visual interpretation; a cognitive grounded model of structure for inferential knowledge representation, called visual chunk; and an approach to visual knowledge acquisition and refinement of ontologies, which explores the reasoning used by the expert as a tool to reveal the lack of important terms in the domain ontology. The study was conducted in the field of sedimentary stratigraphy, focusing on the task of visual interpretation of depositional processes responsible by the generation of sedimentary facies. The models developed in this work was tested in the domain, achieving satisfactory results. In order to apply our approach, a refinement of domain ontology was performed. This process was carried out by applying several techniques of knowledge acquisition in sessions with the expert

Um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio

Seres humanos são capazes de desenvolver complexas estruturas de conhecimento que podem ser utilizadas de modo flexível para lidar com o ambiente de maneira apropriada. Estas estruturas de conhecimento constituem um núcleo que suporta processos cognitivos, tais como a percepção, a categorização, o planejamento, etc. A Inteligência Artificial, enquanto área de investigação, ocupa-se de desenvolver meios que viabilizem a reprodução destas capacidades cognitivas em agentes artificiais. Por este motivo, a investigação de abordagens que permitam a representação de conhecimento de um modo flexível se revela altamente relevante. Com o objetivo de superar algumas das limitações típicas da teoria clássica, que é adotada por várias abordagens propostas na Inteligência Artificial, este trabalho propõe um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio que integra aspectos de três diferentes teorias cognitivas a respeito de como conceitos são representados na cognição humana: teoria clássica, teoria do protótipo e teoria do exemplar. O arcabouço resultante é capaz de suportar a composicionalidade, a tipicalidade, a representação de instâncias atípicas dos conceitos, e a representação da variabilidade de indivíduos classificados por cada conceito. Consequentemente, o arcabouço proposto também suporta raciocínio lógico e baseado em similaridade. As principais contribuições deste trabalho são a concepção teórica e a formalização de um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio. Uma outra contribuição deste trabalho é uma abordagem de raciocínio para classificação que utiliza a abordagem de representação de conhecimento proposta. Além disso, este trabalho também apresenta duas abordagens para seleção de exemplares representativos de cada conceito e uma abordagem para extração de protótipos de conceitos. Nesta tese também é apresentado um sistema para interpretação automática de processos deposicionais que adota o arcabouço proposto. Experimentos realizados em uma tarefa de classificação sugerem que o arcabouço proposto é capaz de oferecer classificações mais informativas que as oferecidas por uma abordagem puramente clássica.Human beings can develop complex knowledge structures that can be used for dealing with the environment in suitable ways. These knowledge structures constitute a core that supports several cognitive processes, such as perception, categorization, planning, etc. The Artificial Intelligence, as a research field, aims at developing approaches for mimicking these cognitive capabilities in machines. Due to this, it is important to investigate approaches that allow representing the knowledge in flexible ways. In order to overcome some limitations of the classical theory of knowledge representation, which is adopted by several approaches proposed in the Artificial Intelligence field, this work proposes a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning which integrates aspects from three different cognitive theories about concept representation in the human cognition: classical theory, prototype theory and exemplar theory. The resulting framework can support compositionality, typicality, representation of atypical instances of concepts, and representation of the variability of the individuals classified by each concept. Consequently, the proposed framework also supports logical reasoning and similarity-based reasoning. The main contributions of this work are the formalization of a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning, two approaches for selecting representative exemplars of each concept and an approach of reasoning for classification that integrates logical reasoning and similarity-based reasoning and that is supported by definitions, prototypes and exemplars of concepts. This thesis also presents a system for automatic interpretation of depositional processes application that adopts the proposed framework. The experiments, which were performed on a classification task, suggest that the proposed framework provides classifications that are more informative than the ones provided by a classical approach

Um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio

Seres humanos são capazes de desenvolver complexas estruturas de conhecimento que podem ser utilizadas de modo flexível para lidar com o ambiente de maneira apropriada. Estas estruturas de conhecimento constituem um núcleo que suporta processos cognitivos, tais como a percepção, a categorização, o planejamento, etc. A Inteligência Artificial, enquanto área de investigação, ocupa-se de desenvolver meios que viabilizem a reprodução destas capacidades cognitivas em agentes artificiais. Por este motivo, a investigação de abordagens que permitam a representação de conhecimento de um modo flexível se revela altamente relevante. Com o objetivo de superar algumas das limitações típicas da teoria clássica, que é adotada por várias abordagens propostas na Inteligência Artificial, este trabalho propõe um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio que integra aspectos de três diferentes teorias cognitivas a respeito de como conceitos são representados na cognição humana: teoria clássica, teoria do protótipo e teoria do exemplar. O arcabouço resultante é capaz de suportar a composicionalidade, a tipicalidade, a representação de instâncias atípicas dos conceitos, e a representação da variabilidade de indivíduos classificados por cada conceito. Consequentemente, o arcabouço proposto também suporta raciocínio lógico e baseado em similaridade. As principais contribuições deste trabalho são a concepção teórica e a formalização de um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio. Uma outra contribuição deste trabalho é uma abordagem de raciocínio para classificação que utiliza a abordagem de representação de conhecimento proposta. Além disso, este trabalho também apresenta duas abordagens para seleção de exemplares representativos de cada conceito e uma abordagem para extração de protótipos de conceitos. Nesta tese também é apresentado um sistema para interpretação automática de processos deposicionais que adota o arcabouço proposto. Experimentos realizados em uma tarefa de classificação sugerem que o arcabouço proposto é capaz de oferecer classificações mais informativas que as oferecidas por uma abordagem puramente clássica.Human beings can develop complex knowledge structures that can be used for dealing with the environment in suitable ways. These knowledge structures constitute a core that supports several cognitive processes, such as perception, categorization, planning, etc. The Artificial Intelligence, as a research field, aims at developing approaches for mimicking these cognitive capabilities in machines. Due to this, it is important to investigate approaches that allow representing the knowledge in flexible ways. In order to overcome some limitations of the classical theory of knowledge representation, which is adopted by several approaches proposed in the Artificial Intelligence field, this work proposes a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning which integrates aspects from three different cognitive theories about concept representation in the human cognition: classical theory, prototype theory and exemplar theory. The resulting framework can support compositionality, typicality, representation of atypical instances of concepts, and representation of the variability of the individuals classified by each concept. Consequently, the proposed framework also supports logical reasoning and similarity-based reasoning. The main contributions of this work are the formalization of a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning, two approaches for selecting representative exemplars of each concept and an approach of reasoning for classification that integrates logical reasoning and similarity-based reasoning and that is supported by definitions, prototypes and exemplars of concepts. This thesis also presents a system for automatic interpretation of depositional processes application that adopts the proposed framework. The experiments, which were performed on a classification task, suggest that the proposed framework provides classifications that are more informative than the ones provided by a classical approach