[PIRAmIDE] Representación de la información para el diseño de un sistema ligero de razonamiento
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[PIRAmIDE] Representación de la información para el diseño de un sistema ligero de razonamiento
- 1. Representación de la información para el diseño de un sistema ligero de razonamiento TSI-020301-2008-2 en PIRAmIDE
- 2. 00 | Índice 01 | Modelos de datos y Sist. de Gest. del Contexto 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos 03.1 | PIRAmIDE: técnicas de modelado 03.2 | Ventajas del modelado ontológico 04 | Modelado e inferencia en dispositivos móviles 2
- 3. 01 | Introducción al modelado de datos para Sistemas de Gestión del Contexto
- 4. 01 | Introducción al modelado de datos para Sistemas de Gestión del Contexto
- 5. 01 | Introducción al modelado de datos para Sistemas de Gestión del Contexto
- 6. 01 | Introducción al modelado de datos para Sistemas de Gestión del Contexto Modelo de datos Descripción formal de los conceptos presentes en un sistema características de cada concepto relaciones entre conceptos odelo e datos Sistema de Gestión del Contexto mecanismo interoperabilidad entre subsistemas estructurar la información memoria principal almacenada en BBDD inferencia de nuevo contexto
- 7. 00 | Índice 01 | Modelos de datos y Sist. de Gest. del Contexto 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos 03.1 | PIRAmIDE: técnicas de modelado 03.2 | Ventajas del modelado ontológico 04 | Modelado e inferencia en dispositivos móviles 7
- 8. 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general “explotar las capacidades de los dispositivos móviles como herramientas para la sensorización y captura de información, ofreciendo servicios adaptados a las circunstancias del usuario en cada momento” caracterización “implícita” software hardware localización condiciones ambientales navegador web interfaz de entrada actividad interacción con objetos audio/video interfaz de salida aplicaciones capacidades de PIRAmIDE comunicación sensores (contexto) caracterización “explícita” datos personales grado de discapacidad preferencias políticas de privacidad (servicios)
- 9. 00 | Índice 01 | Modelos de datos y Sist. de Gest. del Contexto 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos 03.1 | PIRAmIDE: técnicas de modelado 03.2 | Ventajas del modelado ontológico 04 | Modelado e inferencia en dispositivos móviles 9
- 10. 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos “explotar las capacidades de los dispositivos móviles como herramientas para la sensorización y captura de información, ofreciendo servicios adaptados a las circunstancias del usuario en cada momento” eInclusión eSalud - eBienestar interacción con farmacia objetos hospital hogar consumo medicamentos vacunas transporte público recetas turismo gestión de citas
- 11. 00 | Índice 01 | Modelos de datos y Sist. de Gest. del Contexto 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos 03.1 | PIRAmIDE: técnicas de modelado 03.2 | Ventajas del modelado ontológico 04 | Modelado e inferencia en dispositivos móviles 11
- 12. 03.1 | PIRAmIDE: Técnicas de modelado empleadas tupla-valor ... objetos modelado esquemas ontologías UML de marcado ... ... modelo E- R modelado UML lenguaje gráfico de modelado conceptos (clases) atributos relaciones simples (fase de diseño)
- 13. 03.1 | PIRAmIDE: Técnicas de modelado empleadas
- 14. 03.1 | PIRAmIDE: Técnicas de modelado empleadas tupla-valor ... objetos modelado esquemas ontologías UML de marcado ... ... modelo E- R modelado UML modelado ontológico lenguaje formal de modelado lenguaje gráfico de modelado semántico conceptos (clases) alto poder expresivo atributos (relaciones complejas entre conceptos) relaciones simples OWL: lenguaje estandarizado (basado en XML) (fase de diseño) (fase de explotación)
- 15. 00 | Índice 01 | Modelos de datos y Sist. de Gest. del Contexto 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos 03.1 | PIRAmIDE: técnicas de modelado 03.2 | Ventajas del modelado ontológico 04 | Modelado e inferencia en dispositivos móviles 15
- 16. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización (ahorro de tiempo/dinero en el diseño/desarrollo) compartición de modelos operabilidad inter-sistema
- 17. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización (ahorro de tiempo/dinero en el FOAF - Friend Of A Friend diseño/desarrollo) compartición de modelos operabilidad inter-sistema FOAF
- 18. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización (ahorro de tiempo/dinero en el Valid-Time Ontology diseño/desarrollo) compartición de modelos operabilidad inter-sistema Valid-Time FOAF
- 19. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización (ahorro de tiempo/dinero en el Delivery Context Ontology diseño/desarrollo) compartición de modelos operabilidad inter-sistema Valid-Time FOAF DeliveryContext
- 20. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización (ahorro de tiempo/dinero en el OntoMODA diseño/desarrollo) compartición de modelos operabilidad inter-sistema OntoMODA Valid-Time FOAF DeliveryContext
- 21. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización (ahorro de tiempo/dinero en el SNOMED CT diseño/desarrollo) compartición de modelos operabilidad inter-sistema OntoMODA SNOMED CT Valid-Time FOAF DeliveryContext
- 22. 03.2 | Ventajas del modelado ontológico reutilización alto grado (ahorro de tiempo/dinero en el de expresividad diseño/desarrollo) (lógica descriptiva) compartición de modelos herencia rdfs:subClassOf operabilidad inter-sistema cardinalidad min/maxCardinality unión / intersección owl:unionOf / owl:intersectionOf dominios / rangos rdfs:domain / rdfs:range equivalencias owl:equivalentProperty/Class relaciones simétricas, owl:SymmetricProperty, inversas, etc. owl:inverseOf, etc. OntoMODA SNOMED CT KB motor de base de inferencia Valid-Time FOAF DeliveryContext (motor de reglas) conocimiento
- 23. 00 | Índice 01 | Modelos de datos y Sist. de Gest. del Contexto 02.1 | PIRAmIDE: modelo de datos general 02.2 | PIRAmIDE: modelos de datos específicos 03.1 | PIRAmIDE: técnicas de modelado 03.2 | Ventajas del modelado ontológico 04 | Modelado e inferencia en dispositivos móviles 23
- 24. 04 | Modelado e inferencia en terminales móviles (infraestructura) (entorno móvil) OWL-DL asegura ‘decidibilidad’ (tiempo limitado) limita expresividad gestión de ontologías (Java) Jena en fase de investigación OWL-API proyectos desactualizados lenguajes de consulta a KB no herramientas estándares OWL-Lite SPARQL (limita expresividad) SQWRL (aumentar eficiencia) lenguajes de definición de reglas SWRL RIF razonadores ontológicos Pellet FaCT++ etc.
- 25. COORDINADOR
Notas del editor
- Hola, buenos días, bienvenidos a todos ... (El título de la ponencia es: X X X) y Yo os voy a hablar de la importancia del modelado de datos dentro de los sistemas de gestión del contexto y cómo este modelado puede ayudarnos a obtener nuevos datos contextuales (en un proceso que puede denominarse “razonamiento” o “inferencia”)
- Incialmente introduciré el concepto de modelado de datos para sistemas de gestión del contexto Posteriormente me centraré en los aspectos concretos modelados en PIRAmIDE, así como las técnicas utilizadas, destacando las ventajas del modelado basado en ontologías Finalizaré planteando la problemática del modelado y el razonamiento en dispositivos móviles
- dentro de la arquitectura general de PIRAmIDE que se os ha presentado anteriormente, se ha detectado la necesidad de definir un modelo de datos que gestione la información manejada por el Sistema de Gestión del Contexto.
- El Sistema de Gestión del Contexto es el encargado de procesar los datos adquiridos de los sensores desplegados y gestionar la información contextual que las aplicaciones finales pueden posteriormente emplear para adaptar los servicios ofrecidos a las circunstancias de los usuarios y su entorno
- y está formado por una serie de servicios SW que en PIRAmIDE hemos llamado habilitadores
- resumiendo, podemos decir que un modelo de datos es una descripción formal de los conceptos y aspectos presentes en un sistema, identificando tanto las características propias de cada uno de estos conceptos como, muy importante, la relación entre ellos en lo que respecta específicamente al Sistema de Gestión del Contexto, un modelo de datos nos va a ofrecer: - ofrece un mecanismo de interoperabilidad entre subsistemas, es decir, garantiza que los habilitadores van a hablar el mismo idioma permite estructurar formalmente la información manejada tanto en memoria principal como almacenada en bases de datos finalmente, su formalismo/expresividad nos va a permitir inferir nueva información contextual más abstracta a partir de datos contextuales más básicos (empleando para ello un motor de inferencia / razonador) en este punto es importante incidir en que la inteligencia de un sistema de gestión del contexto se consigue gracias a que el modelo de datos permite relacionar (inteligentemente) una serie de información (la ofrecida por los habilitadores) que aparece inicialmente de forma aislada ¡¡PENSAR EJEMPLO DE INFERENCIA!! agenda reunión localización sala reuniones llamada vibrador
- Para hablar de los conceptos concretos que se han decidido modelar en PIRAmIDE, vamos a partir de uno de los objetivos principales del proyecto:
- “ explotar las capacidades de los dispositivos móviles como herramientas para la sensorización y captura de información, ofreciendo servicios adaptados a las circunstancias del usuario en cada momento” por tanto, se han contemplado inicialmente conceptos relacionados con usuarios terminales circunstancias del usuario y su entorno contexto servicios habilitadores, los servicios que nos ofrecen la información contextual del usuario y de su entorno servicios finales ofrecidos al usuario a través de su terminal móvil del terminal se modelan tanto sus características SW como HW de SW se modela las características de su navegador web sus capacidades de reproducción audio / video y en general una lista de las aplicaciones relacionadas con PIRAmIDE instaladas a nivel HW nos interesan los interfaces de entrada / salida con los que interactuar con el usuario también las capacidades de comunicación y en general los sensores disponibles en el terminal el modelado del usuario recoge/engloba una caracterización “explícita” del mismo, es decir, información sobre el usuario “relativamente estable” introducida por él mismo o por un administrador, como X Y Z ... por otra parta, el modelado del contexto va a recoger la caracterización “implícita” del usuario y su entorno (es decir, obtenida indirectamente a partir del procesado de la información que se obtiene de los habilitadores), como por ejemplo X Y o patrones de interacción con objetos
- además de estos conceptos generales ...
- ... se han identificado otros más específicos, que se corresponden con dos dominios de aplicación planteados en PIRAmIDE. en el dominio de eINCLUSIÓN: el usuario objetivo son personas con algún tipo de discapacidad. Se han planteado aspectos relacionados con la interacción del usuario con distintos tipos de objetos (ya sea en un entorno comercial como residencial) por ejemplo, asistencia a una persona invidente en la compra de productos (permitiéndolo obtener información sobre un producto, etc.) o para facilitar la utilización de medios públicos de transporte o la hora de realizar tareas relacionadas con el turismo el dominio de eSALUD y eBIENESTAR: se encarga de asistir al usuario en los procesos de asistencia sanitaria, desde la gestión de citas médicas, el guiado en interiores (hospital), gestión de recetas, avisos de toma de medicamentos, etc. Se han modelado por lo tanto una serie de conceptos como X Y Z ...
- Ok, pues una vez identificados los aspectos a modelar, éstos deben ser implementado una metodología concreta
- En PIRAmIDE, de entre las diferentes técnicas de modelado existentes, se han seleccionado 2: en primer lugar, en la fase de diseño, se ha utilizado UML, que es un lenguaje gráfico de modelado que permite definir los distintos conceptos identificados como “clases”, caracterizadas con una serie de “atributos” y también permite relacionar estas clases al ser un modelo gráfico, permite de un vistazo conocer las relaciones entre clases, siendo muy útil en etapas tempranas de diseño
- por ejemplo, y sólo para que os hagáis una idea de la dimensión del modelo PIRAmIDE, ésta sería una imagen del estado actual del modelo general
- pues bien, el modelado UML utilizado durante las primeras fases de diseño, va a ser transformado en un modelo ontológico para las fases de explotación las ontologías ofrecen un lenguaje formal de modelado semántico, con un alto poder expresivo (es decir, nos permite definir relaciones más complejas entre los conceptos definidos) y, muy importante, ofrece un lenguaje estandarizado: llamado OWL
- ¿Cuáles son las ventajas de este modelado ontológico?
- pues bien, vamos a nombrar 2 de las más importantes (o de las más útiles para PIRAmIDE): en primer lugar, el hecho de utilizar un lenguaje estándar de modelado (es decir, OWL) permite reutilizar modelos existentes (es decir, un grupo de expertos en una materia puede dedicar su esfuerzo en modelar exaustivamente una serie de conceptos, para que otros se aprovechen de ese esfuerzo posteriormente). de la mano de esta “reutilización” viene también la posibilidad de compartir los mismos modelos entre diferentes sistemas, posibilitando un entendimiento (hablarían el mismo idioma) entre ellos concrétamente en PIRAmIDE, se están utilizando algunos de los modelos ontológico más conocidos, como pueden ser:
- Friend Of A Friend que modela principalmente el concepto de persona y otra serie de aspectos relacionados con las personas en el entorno de una oficina informatizada
- Valid-Time ontology que modela conceptos como periodos o instantes de tiempo importantes la hora de manejar información adquirida de sensores
- Delivery Context Ontology Modela las características de los dispositivos móviles
- y ya en relación con los distintos dominios de aplicación planteados se ha planteado utilizar, por ejemplo, ontoModa para modelar los distintos tipos de prendas y tejidos existentes, en el dominio de eInclusión
- o SNOMED-CT para gestionar los medicamentos teniendo en cuenta sus principios activos o la dosis con la que se presenta bien, esto por lo que respecta a la reutilización y compartición de modelos otra ventaja de los modelos ontológicos, frente a otros es la posibilidad de razonar sobre la información modelada
- esto se consigue gracias a su alto grado de expresividad (es decir, las operaciones lógicas disponibles para relacionar conceptos) para OWL este grupo de operaciones lógicas se corresponde con lo que se llama Lógica Descriptiva, permitiendo, por ejemplo, expresar relaciones de: herencia, permitiendo realizar una clasificación de conceptos permite expresar cardinalidad en las relaciones entre conceptos (p.ej. 1 usuario puede tener 1 único terminal, o n usuarios pueden compartir la mísma localización simbólica, etc.) permite definir uniones o intersecciones de conceptos [no lo digo: definir mediante dominios y rangos el uso de las relaciones entre conceptos (¿¿¿ejemplo???) ] identificar relaciones o conceptos equivalentes (o totalmente contrarios) relaciones simétricas, transitivas, etc. entre conceptos en definitiva, una serie de operaciones que nos permite relaciona inteligentemente los distintos conceptos de un sistema esta expresividad contenida en el modelo de datos puede ser utilizada por los llamados motores de inferencia (o razonadores) para obtener nuevos datos contextuales a partir de datos inicialmente aislados [+++++ motor de reglas]
- Por último, os quería comentar el panorama actual en cuanto a modelado e inferencia en dispositivos móviles:
- En entornos fijos, que llamamos de “infraestructura”, existen ya bastantes herramientas de modelado y de razonamiento ontológico. tenemos OWL-DL, que limita la expresividad del lenguaje a la de la lógica descriptiva, asegurando de esta forma que los conceptos inferidos se van a poder obtener en un tiempo limitado existen gestores programáticos de ontologías (como Jena o OWL-API) que nos van a permitir gestionar ontologías (es decir, crearlas, borrarlas, modificarlas, etc.) empleando un lenguaje de programación como por ejemplo Java a nivel de razonadores ontológicos, exiten lenguajes de consulta a bases de conocimiento como SPARQL o SQWRL lenguajes de definición de reglas como SWRL o RIF y razonadores ontológicos comerciales como Pellet o FaCT++ sin embargo, el panorama para el entorno móvil es bastante diferente, concretamente este (foto) sí que existen desarrollos, pero o bien están en una fase muy temprana de desarrollo o son proyectos desactualizados y por lo tanto no se suelen adaptar a los últimos estándares existentes uno de estos estándares es, por ejemplo, OWL-Lite: una versión del lenguaje OWL que limita aún más su expresividad buscando aumentar su eficiencia y que pueda ser utilizado en entornos móviles (en el que estamos trabajando en PIRAmIDE) pues bien, como conclusión final, decir que respecto a modelado y razonamiento, el proyecto PIRAmIDE está intentando ahora mismo aplicar, tanto las herramientas y conocimientos de modelado y razonamiento en infraestructura, como las últimas investigaciones y proyectos de modelado y razonamiento en móviles para poder ofertar este tipo de servicios adaptados al usuario y su entorno de los que hablábamos al principio.
- Y esto es todo.