Defesa de Dissertação de Mestrado: Integrando observações e predições em grafos de conhecimento ontologicamente fundamentados

Integrando observações e predições em grafos de conhecimento ontologicamente fundamentados

Aluno: Gabriela Moraes

Orientadores:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Jonice de Oliveira Sampaio - Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ
Vania Maria Ponte Vidal - Universidade Federal do Ceará - UFC

Suplentes:
Jauvane Cavalcante de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

A construção de modelos de Machine Learning que sejam capazes de prever a precipitação para eventos extremos de chuva requer dados observacionais, para treinamen to e teste, provindos de diferentes fontes, normalmente coletados e armazenados separadamente em diversos arquivos usando um formato de dados tabulares que carece de semântica explícita. A partir dos modelos, temos dados que são frutos da predição e necessitam ser armazenados de maneira que facilite seu acesso e reuso. Esse cenário motivou a necessidade de uma visão integrada desses dados, observacionais e preditos, com o objetivo de apoiar aplicações para tomada de decisão baseadas em informações contextuais e em predições. Além de facilitar o reaproveitamento e o compartilhamento para servir outros pesquisadores. A metodologia deste trabalho dividiu-se em duas partes. A primeira consiste na criação de uma ontologia que represente nosso domínio de estudo, e a segunda no mapeamento dessa ontologia para o grafo de conhecimento. Com o intuito de garantir um arcabouço conceitual utilizamos a Unified Foundational Ontology (UFO), uma ontologia de fundamentação, alinhamos a ela ontologias de domínio, como SOSA e SSN. Para isso, estenderam-se técnicas de alinhamento entre ontologias, e posteriormente incluíram-se as demais classes necessárias para abranger todo o âmbito da pesquisa. Integrar essas informações é um trabalho difícil, pois os dados vêm de fontes distintas, têm escalas espaço-temporais distintas e unidades de medida diferentes. Dessa forma, é preciso uma homogeneização conceitual e esquemática desses dados. Para validar essa ontologia nos apoiamos em questões de competência e casos de uso. Uma vez homogeneizados, os dados são representados em um grafo de conhecimento. Com esses resultados esperamos ter um grafo com uma descrição semântica comum, gerando um nível mais elevado de abstração que não depende da infraestrutura física ou formato dos dados. Assim sendo, a construção de aplicações para tomada de decisão se beneficiaria da existência de uma representação que integrasse dados do domínio.