The serializable and incremental semantic reasoner fuzzyDL

Serializable and incremental semantic reasoners make it easier to reason on a mobile device with limited resources, as they allow the reuse of previous inferences computed by another device without starting from scratch. This paper describes an extension of the fuzzy ontology reasoner fuzzyDL to make it the first serializable and incremental semantic reasoner. We empirically show that the size of the serialized files is smaller than in another serializable semantic reasoner (JFact), and that there is a significant decrease in the reasoning time

Key Elements for Motion Planning Algorithms

Non

Algorithms for Instance Retrieval and Realization in Fuzzy Ontologies

Fuzzy description logics, the formalism behind fuzzy ontologies, are an important mathematical method with applications in many artificial intelligence scenarios. This paper proposes the first specific algorithms to solve two reasoning tasks with respect to a fuzzy ontology: the instance retrieval and the realization problem. Our algorithms are based on a reduction of the number of optimization problems to solve by merging some of them. Our experimental evaluation shows that the novel algorithm to solve the instance retrieval outperforms the previous algorithm, and that in practice it is common to be able to solve a single optimization problem

Advanced Management of Fuzzy Semantic Knowledge

En los últimos años, las tecnologías de la Web Semántica (en particular, las ontologías) se han convertido en un estándar de facto para la representación del conocimiento. La gestión del conocimiento semántico incierto es un tema complejo en muchas aplicaciones de Inteligencia Artificial. De hecho, existen múltiples escenarios y dominios del mundo real en los que se debe gestionar la imprecisión y el ruido de los datos recopilados por los sensores, la vaguedad de los datos percibidos, la ausencia o incompletitud de los datos, la existencia de conceptos mal definidos, etc. En esta tesis nos concentraremos en el caso particular del conocimiento semántico difuso, es decir, en el subcampo de las ontologías difusas. Aunque ha habido una cantidad significativa de trabajo previo, todavía existen muchos problemas abiertos.En primer lugar, no hay suficientes ejemplos de ontologías difusas disponibles públicamente, lo que sugiere que se necesitan nuevas técnicas para construir ontologías difusas. En segundo lugar, para resolver algunas tareas de razonamiento, se han propuesto algoritmos que permiten demostrar que una tarea es decidible, pero no existen algoritmos de razonamiento optimizados para resolverla. En tercer lugar, no se ha prestado atención al soporte de los cada vez más importantes y omnipresentes dispositivos móviles. Por último, pero no por ello menos importante, muchas de las ontologías difusas desarrolladas son ejemplos académicos y existe una notable falta de aplicaciones a problemas del mundo real.En esta tesis, desarrollamos estrategias, algoritmos y herramientas avanzados para mejorar la gestión de ontologías difusas y los razonadores para ontologías difusas. En particular, presentamos nuevos algoritmos para aprender ontologías difusas, novedosos algoritmos de razonamiento, nuevos métodos para gestionar conocimiento impreciso en dispositivos móviles y el desarrollo de aplicaciones del mundo real como prueba de concepto de nuestras contribuciones.<br /

Couch potato or gym addict? Semantic lifestyle profiling with wearables and fuzzy knowledge graphs

Automatic lifestyle profiling to categorize users according to their daily routine-based lifestyles is an unexplored area. Despite the current trends on having wearable devices that generate large amounts of heterogeneous data, figuring out the lifestyle patterns of people is not a trivial task. We present Lifestyles-KG, a knowledge graph (fuzzy ontology) for semantic reasoning from wearable sensors. It can serve as a pre-processing taxonomical step that can be integrated into further prediction techniques for intuitively categorizing fuzzy lifestyle concepts, treats or profiles. The ultimate aim is to help tasks such as long-term human behavior classification and consequently, improve virtual coaching or customize lifestyle recommendation and intervention programs from free form non-labelled sensor data.</p