Semántica

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En un inicio, la World Wide Web fue basada principalmente en documentos escritos en HTML, un lenguaje de marcas que sirve para crear hipertexto en Internet, donde se introducía información que llegaba directamente al usuario. Esta WWW tenía sus limitaciones como era la escasa posibilidad de categorizar elementos, es decir, HTML nos permite exponer información pero no como categorizarlo o definirlo además de relacionar datos o elementos entre sí.
Debido a estas limitaciones y al crecimiento de la cantidad de información, se evolucionó a una web 2.0, donde a partir de elementos como la web social, contextualización y la movilidad, el principal concepto de la web es el conocimiento.

En este periodo los usuarios o proveedores de la información realizan una inteligencia colectiva mediante el etiquetado de los contenidos (folksonomias, tags) que proporcionan y lo comparten con el resto de usuarios. Además, se evoluciona también hacia una personalización de los servicios ofrecidos a través de la contextualización de las aplicaciones web.
Actualmente ya nos estamos dirigiendo hacia una nueva evolución de la web, web 3.0, en el que la inteligencia artificial, personalización y movilidad aparecen como ejes principales que permitan acceder al conocimiento existente en la web además de inferir nuevo conocimiento. Aquí es donde irrumpe la Web Semantica. La Web Semántica es la idea de añadir metadatos semánticos a la World Wide Web. Esas informaciones adicionales —describiendo el contenido, el significado y la relación de los datos— deben ser dadas de manera formal, de forma que sea posible evaluarlas automáticamente por máquinas. El objetivo es la interoperabilidad entre los sistemas informáticos, reducir la necesaria mediación del hombre y una personalización y contextualización de los contenidos.

Para ello son necesarios avances en I+D en varios frentes:

  • Publicación e intercambio de información
  • Las ontologías son los vocabularios de anotaciones semánticas, o en una descripción más formal definida por Tom Gruber , “una ontología es la especificación explícita de una conceptualización”. Las ontologías definen por tanto un modelo de conceptos específicos donde pueden ser representadas relaciones entre los conceptos al igual que reglas y axiomas, permitiendo así la inferencia en el modelo. Para tal propósito, la Web Semantica dispone de tecnologías de metalenguajes para la descripción de contenidos, como RDF, RDF Schema, OWL o en mecanismos como SPARQL. El uso de las ontologías es clave para la anotación semántica con la descripción de metadatos de los datos disponibles en la Web. Además, las ontologías son empleadas para el intercambio e interoperabilidad entre sistemas, muy necesaria en la actualidad para poder desarrollar una inteligencia colectiva enlazando conocimientos e información entre sí a través de descripciones semánticas.

  • Motores de búsqueda semánticos
  • Alguna de las ventajas que proporciona la anotación semántica son los motores de búsqueda semánticos. La búsqueda semántica ayuda a la búsqueda tradicional, mejorándola, pero no necesariamente sustituyéndola. Un buscador semántico identifica el contexto o la intención del usuario de lo que quiere buscar y realiza un acceso inteligente al conocimiento (a través de las anotaciones) aplicando algoritmos y criterios semánticos para recuperar resultados, aumentando la precisión de los resultados si realizásemos una búsqueda tradicional.

  • Inferencia y complexión
  • La inferencia es una de las principales características de la tecnología de la Web Semántica, porque en ella se pretende que el software sea capaz de razonar sobre el conjunto de los metadatos de los recursos Web. Para eso, se utilizan los razonadores, programas que mezclando afirmaciones de una base de conocimiento con la definición de la ontología utilizada son capaces de deducir nuevas afirmaciones. Tanto RDFS como los dialectos OWL Lite y OWL DL están basados en la lógica de primer orden. Estos lenguajes permiten a través de su expresividad inferir nuevas aserciones. La minería de datos evoluciona también con la irrupción de la tecnología semántica. Con el continuo incremento de conocimiento y grandes volúmenes de datos en la web, el uso de algoritmos de inferencia sobre el conocimiento etiquetado semánticamente, permite generar y validar nuevo conocimiento, mejorando los resultados de las actividades de data mining.

  • Técnicas de recomendación y razonamiento
  • Además, la gestión eficiente del conocimiento y la estrategia de algoritmos de inferencia ofrece la posibilidad del desarrollo de herramientas de recomendación que utilizan algoritmos semánticos para aprender y personalizar el contenido y servicios ofrecidos a los usuarios de una forma más eficaz, accediendo y ofreciéndole conocimiento relacionado a lo que el usuario puede estar interesado. Esto sólo es posible si los datos o sistema al que quiere acceder esta anotado semánticamente.

  • LOD (Linked Open Data)
  • La utilización de la tecnología semántica nos permite realizar modelos conceptuales del conocimiento de los sistemas, pero estos modelos deben estar conectados entre sí para crear una inteligencia colectiva compartida. En 2007 fue lanzado el proyecto Linking Open Data relanzando la idea de reducir barreras en la publicación y acceso de conocimiento compartido a través de la Web con un nuevo paradigma donde la web es un espacio global de información en el que los recursos están relacionados, estableciendo métodos y técnicas que facilitan el acceso a los datos, su publicación y reutilización, utilizando URIs y RDF como tecnologías para llevarlo a cabo. Por lo tanto Linking Open Data propone exponer datos en la web de forma abierta, compartida y escalable, con el objetivo final del desarrollo de aplicaciones web ricas entorno a los datos expuestos, conectando conocimiento de dominios heterogéneos y organizaciones distribuidas por la Web, reduciendo la barrera entre los proveedores de datos y los consumidores. Para ello es necesaria la anotación multimedia automática. Actualmente existen más de cincuenta nodos de información expuestos y conectados en la nube de Linked Data, observándose además los primeros resultados exposición pública de datos por parte de administraciones públicas a través de data.gov o data.gov.uk

  • Building Information Models
  • Permite modelar toda la información relativa a un edificio, desde la geometría propia del edifico, hasta los agentes involucrados, pasando por materiales, instalaciones. Estos modelos son d egran utilidad para las herramientas de cálculo o simulación. Actualmente, los simuladores más utilizados son los de eficiencia energética que permiten calcular la demanda y consumo energético de un edificio. Evidentemente están también otro tipo de aplicaciones de cálculo, como por ejemplo de iluminación, cálculo estructural o de instalaciones.