Sistema inteligente para la optimización del razonamiento semántico en dispositivos móviles

En nuestras vidas cotidianas es cada vez más frecuente el uso de aplicaciones específicamente diseñadas para su ejecución en dispositivos móviles. Si bien dichas aplicaciones proporcionan servicios útiles, existen muchos ejemplos de escenarios donde la incorporación de tecnologías semánticas podría mejorar la calidad de los servicios y la experiencia del usuario. El uso de información semántica específicamente representada y de un razonador semántico para inferir nuevo conocimiento implícito plantea ciertos retos cuando el hardware es un dispositivo móvil, con limitaciones en cuanto a capacidad de procesamiento, memoria, batería... En este proyecto se ha creado una plataforma inteligente para el razonamiento semántico en dispositivos móviles que permite decidir en tiempo de ejecución dónde procesar los datos: si en el propio dispositivo móvil o en un servidor externo. Para ello, se han utilizado algoritmos de aprendizaje automático que permiten predecir el coste del razonamiento de acuerdo a diferentes criterios y, finalmente, decidir el lugar del razonamiento teniendo en cuenta el hardware del dispositivo móvil

Sistema de detección objetiva de cojera en caballos

Diversos estudios afirman que la enfermedad más frecuente diagnosticada en caballos es la cojera, suponiendo grandes pérdidas económicas. La forma habitual de detección de cojera es mediante una evaluación subjetiva, lo cual sufre numerosas limitaciones. Por ello, aprovechando el gran avance tecnológico de las últimas décadas, se han estudiado posibles soluciones objetivas al problema. Sin embargo, no está clara una solución definitiva por el momento. En este contexto, el objetivo de este TFM es realizar una revisión del estado del arte de los métodos de sensado desarrollados hasta la actualidad, estudiar, proponer y diseñar una solución alternativa y novedosa al problema, así como validarla experimentalmente. <br /

Recent developments for the linguistic linked open data infrastructure

In this paper we describe the contributions made by the European H2020 project “Pret-a-LLOD” (‘Ready-to-use Multilingual Linked Language Data for Knowledge Services across Sectors’) to the further development of the Linguistic Linked Open Data (LLOD) infrastructure. Pret-a-LLOD aims to develop a new methodology for building data value chains applicable to a wide range of sectors and applications and based around language resources and language technologies that can be integrated by means of semantic technologies. We describe the methods implemented for increasing the number of language data sets in the LLOD. We also present the approach for ensuring interoperability and for porting LLOD data sets and services to other infrastructures, as well as the contribution of the projects to existing standards