Huitzil Velasco, Ignacio
Bobillo Ortega, Fernando (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2022
Abstract: 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.
Abstract (other lang.):
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.
Abstract (other lang.):
Pal. clave: inteligencia artificial
Titulación: Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática
Plan(es): Plan 512
Nota: Presentado: 11 11 2022
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2022
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