D ISCIPLINA : IA APLICADA AUTOMAÇÃO E CONTROLE PROFS. R ICARDO RABELO E JOMI HUBNER S EMINÁRIO : W EB S EMÂNTICA E A GENTES Cleiber Marques Roque Bezerra.

Apresentação em tema: "D ISCIPLINA : IA APLICADA AUTOMAÇÃO E CONTROLE PROFS. R ICARDO RABELO E JOMI HUBNER S EMINÁRIO : W EB S EMÂNTICA E A GENTES Cleiber Marques Roque Bezerra."— Transcrição da apresentação:

1 D ISCIPLINA : IA APLICADA AUTOMAÇÃO E CONTROLE PROFS. R ICARDO RABELO E JOMI HUBNER S EMINÁRIO : W EB S EMÂNTICA E A GENTES Cleiber Marques Roque Bezerra Omir Alves 1

2 A PRESENTAÇÃO Web Semântica O que é a Web Semântica Tecnologias da Web Semântica Ontologias Estudo de Caso: Web Semântica e Agentes Apresentação do Caso Visão crítica Estado da Arte da Pesquisa Referências Bibliográficas 2

3 O QUE É A W EB S EMÂNTICA "The Semantic Web is an extension of the current Web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in Cooperation.“ Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 Segundo o Aurélio...Semântica é o estudo das mudanças ou transladações sofridas no tempo e no espaço, pela significação das palavras. 3

4 O QUE É A W EB S EMÂNTICA Problema Como agregar maior valor às informações disponíveis na internet ? Cenário Atual: o Enorme quantidade de documentos desestruturados disponíveis na Internet; o Dificuldade em acessar a informação útil devido a falta de definição semântica precisa, interpretável por sistemas computacionais. o Segundo [Kashyap2008] existem dois grupos de conteúdo na Web : o Surface Web : 2.5 bilhoes de páginas estáticas públicas o Deep Web : BD específica não pública, 550x(surface web) 4 Crescimento SEM padronização

5 W EB S EMÂNTICA Motivação A ausência de mecanismos capazes de captar a semântica do conteúdo das páginas da Web gerou uma demanda que consiste em estruturar a informação de tal forma que as páginas possuam uma semântica clara e definida, e que agentes ou sistemas inteligentes possam raciocinar sobre esta semântica. Fenômenos Linguísticos: Homonímia : mesmo nome para coisas distintas Ex: time, seminário, disciplina. Sinonímia : Nomes distintos para a mesma coisa Ex: Vasco, o melhor de todos, campeão da Série B. Hipernímia / Hiponímia : generalização /especialização (IS_A) ex:. Animal, mamífero, primata 5

6 T ECNOLOGIAS DA W EB S EMÂNTICA Metadados Ontologias Lógica e inferência Programas Inteligentes 6

7 O NTOLOGIAS A Ontologia consiste na especificação dos conceitos ou termos de um determinado domínio e suas relações, restrições e axiomas, definidos de forma declarativa. É utilizada como ferramenta para: Organização; Reuso; Disseminação do conhecimento já especificado. 7

8 O NTOLOGIAS Normalmente uma Ontologia é organizada em hierarquias de conceitos ( ou taxonomias). De acordo com [Studer 98], “ Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada ” Especificação explícita : consiste nas definições de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas; Formal: informa que é declarativamente definida, portanto, compreensível para agentes e sistemas; Conceitualização: que trata de um modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso; Compartilhada: conhecimento consensual entre os agentes 8

9 C OMPONENTES DA O NTOLOGIA Termos denotam classes de objetos de um domínio e.g. professores, staff, estudantes, cursos, departamentos Relações entre estes termos: tipicamente hierarquia de classes Propriedades Ex:. X ensina Y Restrições Ex:. Somente membros da faculdade podem ensinar Relação Lógica entre objetos Ex:. Cada departamento deve incluir pelo menos 10 faculdades 9

10 E XEMPLO DE UMA CLASSE HIERÁRQUICA 10

11 W EB S EMÂNTICA E A ONTOLOGIA Benefícios advindos da orientação ontológica : Oportunidade para os desenvolvedores de reusar ontologias e bases de conhecimento, mesmo com adaptações e extensões; Esta base de conhecimento também pode ser utilizada (on-line) para comunicação por pessoas e entre programas inteligentes, melhorando a qualidade da busca na internet; Possibilidade de tradução entre diversas linguagens e formalismo de representação do conhecimento. 11

12 E STUDO DE CASO (C HEN, S.R., C HEN, D.K., A PPLY O NTOLOGY AND AGENT TECHNOLOGY TO CONSTRUCT VIRTUAL OBSERVATORY, E XPERT SYSTEMS WIH APPLICATIONS, 2008 ) Desenvolvimento de um framework a fim de dar suporte a um observatório Astronômico Virtual. Atualmente a comunidade científica da área de Astronomia dispõe de uma base de dados de informações que é abundante, porém heterogênea. As pesquisas científicas em Astronomia dependem de várias imagens que são compartilhadas, sobre o mesmo assunto de interesse. Por exemplo, pesquisas sobre a Lua, necessitam de imagens da lua de diferentes ângulos, períodos de tempo, localizações, tamanho, intensidades, dentre outras. E que estão armazenadas em base de dados distintas Como o pesquisador deve proceder para recuperar tal imagens ? 12

13 E STUDO DE CASO Em um primeiro momento a tecnologia baseada em Web Services pode ser empregada para montar os arquivos de dados e os serviços. Porém com limitações: As limitações impostas pelos Web Services tradicionais, como por exemplo: UDDI e WSDL não permitem análise semântica de seu conteudo. Como resolver este problema ? Utilização de Ontologias e Multiagentes com o objetivo de dar suporte ao observatório astronômico virtual (VO). Ontologias : análise semântica Multiagentes: ambiente mais robusto e escalável 13

14 A RQUITETURA DO S ISTEMA P ROPOSTO 14 Http JADE: FIPA Compliant 1 2 3 4 6 7 5 Representação do WebService – Semantic Web Services - OWL Protegé: Ontologias

15 A RQUITETURA DO A GENTE MESTRE 15 Características dos Agentes: Por software Estacionários Persistentes Reativos Protegé: Ontologias

16 EXEMPLO: O BJETIVO : RESGATAR E PROCESSAR DUAS IMAGENS DE TIPOS DIFERENTES UVI ( U LTRA V IOLET I MAGER ) E FUV ( FAR- ULTRAVIOLET IMAGER ) 16

17 17 Passo1: O usuário seleciona o período de tempo e a localização espacial das duas imagens Passo2: Se for primeira vez, PA cria conta e profile do usuário. Em seguida, PA separa a função de comparação das duas imagens. Passo5: O PA envia ao(s) service provider(s) selecionados a solicitação do usuário. Ou seja, nesta etapa os service providers irão interpretar a solicitação do usuário. Passo3: O PA envia ao Broker Agent solicitação a fim de buscar um service provider que atenda aos requisitos. Passo4: Caso haja um ou mais Service Providers que atendam as requisições, O PA envia um call- for- proposal para todos a fim de determinar quais possuem a imagem solicitada. Em seguida, o PA seleciona-os. Passo6: Após receber as respostas o PA, novamente faz uma chamada aos service providers que irão aplicar os algoritmos de processamento de imagem de acordo com a requisição do cliente. Passo 7: O PA retorna ao gateway, que retorna ao cliente FRAMEWORK Sem a infraestrutura do framework, o usuário teria que resgatar as imagens no BD, relacioná-las, e manipulá-las de acordo com os requisitos funcionais !!

18 C ONSIDERAÇÕES : ESTUDO DE CASO Os autores do artigo não abordaram como desenvolveram as ontologias, bem como a engine da lógica; Os resultados do exemplo utilizado no artigo não apresentam os tempos que foram gastos para a partir de uma requisição de um usuário, em quanto tempo, o framework retorna a imagem  Não permite avaliar a viabilidade do protótipo Qual a qualidade da imagem retornada, se comparada com o procedimento “manual”? Não explicitou qual foi recurso computacional utilizado. Quais as funções específicas desempenhadas pelos SPA’s. ? 18

19 E STADO DA ARTE DO TEMA Ontologias com o apoio de agentes estão sendo aplicadas com sucesso em diversas áreas como: Tratamento Inteligente da Informação Comércio Eletrônico Workflow Gestão do Conhecimento. Carência de ferramentas adequadas que sigam uma metodologia padronizada para se conceber ontologias, e por conseguinte existe a carência de métodos de validação, verificação, desenvolvimento e documentação. EVOLUÇÃO DA ONTOLOGIA ( Ontology evelotion), [Plessers, 2007] 19

20 E STADO DA ARTE DO TEMA Na área de banco de dados, tem-se pesquisado sobre a melhor maneira de se armazenar um grande volume de dados em frames de ontologias [Freitas l.g.f.] Soc ( service-oriented computing): pesquisas visando soluções que integrem web services e agentes em uma única entidade, fazendo com que os web- services “herdem” a pro-atividade dos agentes, ou seja, os agentes encapsulam os web-services. [SHEN, 2007], [Garcia-Sanchez,2009] Trabalho em cima da fusão da Web 2.0 (colaborativa) com a Web Semântica – Web 3.0 [GRUBER, 2007] 20

21 R EFERÊNCIAS B IBLIOGRÁFICAS Chen, S.R., Chen, D.K., Apply Ontology and agent technology to construct virtual observatory, Expert systems wih applications, 2008 Antoniou, G., Harmelen, V. F., A web Semantic Primer, second Edition Freitas, L.G. F., Ontologias e a Web Semântica, PPGI, UniSantos, Kashyap, V., Bussler, C., Moran, M. The Semantic Web - Semantics for Data and Services on the Web. Series: Data-Centric Systems and Applications. Springer, 2008 Gibbins, N., Harris, S., Shabolt, N., Agent-based Semantic Web Services, ACM 1- 58113-680-3/03/0005 Shen, W., Hao, Q., Wang, S., Li, Y., Ghenniwa, H., An Agent-based service-oriented integration architecture for collaborative intelligent manufacturing, Robotica and Computer Integrated manufacturing, 2007 Garcia-Sanchez, F., Valencia-Garcia, R., Martinez-Bejar, R., An ontology, inteligent agent-based framework for the provision of semantic web services, 2009 Plessers, P., Troyer, O., Casteleyn, S., Understanding ontology evolution: a change detection approach, Journal of Web Semantics, 2007 Gruber, T., Collective knowledge systems: Where the social web meets the semantic web, 2007 21

22 22 FIM Perguntas?