Innovación en el tratamiento de la información desde la Ingeniería del Conocimiento Parte (II):...
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Innovación en el tratamiento de la información desde la Ingeniería del ConocimientoParte (II): Casos de estudio
Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico)Máster de estudios avanzados en dirección de empresas
Joaquín Borrego DíazGrupo Lógica, Computación e Ingeniería del Conocimiento PAIDI TIC-137
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia [email protected], Twitter:jborrego
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Parte III: Casos de estudio de tratamiento
de la información
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Caso I:Minería de conocimiento, opiniones y sentimientos:
Social media
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Flujos
Blogging corporativo
Compañía
Análisis
¿Extracción de conocimiento?
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Oportunidades:
• Diseño de aplicaciones semánticas para enriquecer la experiencia de usuario en la Web 2.0
• Twitter Semántico
• Navegación conceptual
• Trust-based Computing
• Detección de tendencias extraídas de redes sociales
• Opinion analysis
• Análisis inteligente de twitts para
• predecir y estimar epidemias de gripe. consiguieron aproximar la evolución de la gripe mejor y antes que el tradicional método de recolectar la información de los hospitales.
• para predecir el éxito de una película. HP labs: monitorizando twitter pueden predecir si el éxito de un film
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Ingeniería del conocimiento y big data
BIG DATA
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Ejemplo
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¿Para qué se usa?
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OportunidadesServicios personalizados
TecnologíaLinked/Open
data
Smart Cities
Geolocalización de la publicidad
Marketing geolocalizado
Aplicaciones hiperlocales
Gráficas de http://networkedneighbourhoods.com/wp-content/uploads/2011/11/2011-Online-Nhood-Networks-final.pdf
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Caso IIPredicción bajo racionalidad acotada
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Agentes para trabajar con conocimiento
Ecosis
tema
Web
Semántico
¡Argumento!
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Inference Web: Inferencia bajo argumentación
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Una demo
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Documentación de la deducción
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Documentación del razonador usado
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Detalle del paso de inferencia
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Oportunidades
• Minería de conocimiento (en contraposición a la minería de datos) realizada por agentes
• Análisis de las actividades en redes sociales. Agentes proactivos para personalizar la “vida” en la Web 2.0
• Delegación del comercio electrónico a agentes racionales
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Oportunidades:
• Diseño de aplicaciones semánticas para enriquecer la experiencia de usuario en la Web 2.0
• Twitter Semántico
• Navegación conceptual
• Trust-based Computing
• Detección de tendencias extraídas de redes sociales
• Sentiment analysis
• Análisis inteligente de twits para
• predecir y estimar epidemias de gripe. consiguieron aproximar la evolución de la gripe mejor y antes que el tradicional método de recolectar la información de los hospitales.
• para predecir el éxito de una película. HP labs: monitorizando twitter pueden predecir si el éxito de un film
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• Nell, un sistema que está contínuamente aprendiendo del contenido que lee de la Web.
• Recorded Future empresa que hace análisis temporal y que se vende como que predice el futuro.
Posibles singularidades parciales
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Elementos de esas singularidades parciales
• Ayuda de técnicas de data mining y extracción de conocimiento
• Fuerte componente social
• Resultados inesperables de los datos (de su dinámica)
• Sistemas complejos
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Predicción bajo racionalidad acotada versus big data
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Modelo Monstruo(retículo de conceptos)
(una temporada)
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Sistema
Resultados
Comparación
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¿Aplicaciones del modelo?
• A cualquier sistema experto con observaciones discretizables adecuadamente
• Apuestas deportivas
• Ecología
• Economía (mercados de valores, etc.)
• etc.
• Conjetura: sistemas en el que el conocimiento exhiba una capa epistemológica con cierta estructura (libre de escala)
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Caso III:
Complejidad económica
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Complejidad económica
• Visualización
• Redes complejas
• Diagnosis
Economic complexity,therefore, is expressed in the composition of a country’s productive output and reflects the structures that emerge to hold and combine knowledge.
Countries whose economic complexity is greater than what we would expect, given their level of income, tend to grow faster than those that are “too rich” for their current level of economic complexity. In this sense, economic complexityis not just a symptom or an expression of prosperity:it is a driver.
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Tema de investigación: Aplicar el AFC a
Complejidad Económica
• Información representada contextos formales
• Contextualizar dentro de países o grandes compañías
Enlaces entre productos miden la probabilidad de ser co-exportados
Caminos: composición de
capacidades
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Complejidad económica versus control/simulación de sistemas complejos
• Matemáticos, físicos, ingenieros o incluso músicos han desembarcado en bancos de inversión, brókeres y hedge funds.
• Misión: desarrollar algoritmos que permitan realizar estrategias de inversión convencionales (arbitraje, contrapartida o creación de mercado, inversión intradía, detección de correlaciones en el precio de los activos...), pero a mucha más velocidad gracias a los avances tecnológicos.
• Sistemas pensados para que operen con total autonomía. No aspiran a dar el pelotazo inmediato. Con cada movimiento, su objetivo es ganar 0,001 euros.
• Parece una meta de rentabilidad modesta, ¿no? Multipliquen esta cantidad por miles de operaciones por minuto, ocho horas al día, cinco días a la semana, 52 semanas al año... Un martillo pilón con el que hacer dinero si se acierta con el modelo.
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Caso IV: Interoperabilidad Semántica para la empresa
Externalización del conocimiento en empresas
Interoperabilidad semántica y comercio electrónico
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Tendencias ____________________
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• GoodRelations is a standardized vocabulary for product, price, and company data that
• can be embedded into existing static and dynamic Web pages and that
• can be processed by other computers.
• This increases the visibility of your products and services in the latest generation of search engines, recommender systems, and novel mobile or social applications.
Comercio electrónico
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RDFa es un conjunto de extensiones de XHTML propuestas por W3C para introducir semántica en los documentos. Se ha definido una correspondencia simple que permite extraer tripletes RDF
¡!
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Oportunidades• Software de gestión
inteligente del conocimiento para la empresa usando estándares como ontologías empresariales
• Integración de la información de la empresa y de servicios mediante tecnología Web Semántica
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Casode éxito I
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Caso de éxito II:Integración semántica
en movilidad
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• Se facilita el intercambio de información entre los repositorios de información sobre sus automóviles
• La modelización realizada se puede compartir con otros servicios de la empresa (por. ej. compra de repuestos)
• Unifican los datos para toda la empresa, que usa un entorno distribuido
• Facilita el prototipado y el desarrollo
Caso de éxito III:Integración semántica
en la industria
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Caso especial:Externalización Inteligente
Dimensión I: Ingeniería Ontológica
Ontología
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Proyección del ciclo de
Nonaka & Takeuchi
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Conocimiento
externalizado
Externalización
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Confianza, interfaces• Ontologías como teorías
formales del conocimiento
• Ventajas:
• Confianza en el resultado
• Interoperabilidad semántica
• Desventaja: ¿alfabetización del usuario?
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El problema de la representación del conocimiento mediante
ontologías
![Page 45: Innovación en el tratamiento de la información desde la Ingeniería del Conocimiento Parte (II): Casos de estudio](https://reader034.fdocuments.es/reader034/viewer/2022052506/5569ce34d8b42a5c5d8b5997/html5/thumbnails/45.jpg)
Una solución: Paella• Metáforas espaciales de los conceptos
implicados en la ontología
• Razonamiento visual
• comprensión de las relaciones
• Implementada como plug-in de Protégé
• Interfaz de usuario: transparente de formalismos ontológicos
Ontology AutomatedReasoner RCC8 CSP
Solver Drawing
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Arquitectura de Paella
Interfaz
Tres módulos
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Interfaz de Paella
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Visualización de anomalías
• Una anomalía NO implica una inconsistencia lógica
• Paella muestra anomalías de carácter mereotopológico
{Ontologíade
seguridad
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Caso V:Informática urbana
ySmartCities
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http://www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Urbanization/Urban_world
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Informática Urbana & SmartCities
• Campo de investigación emergente
• Uso (y generación) de información física y digital sobre la ciudad como fuente de nuevas aplicaciones que puedan ser usadas por el ciudadano
In 2050 80% of the world’s population will live in cities
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Sensores
Información, media
Capas digitales
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OPEN DATA
Local
Global
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UrbanInformaticsArquitectura Urbanismo
Social Media
Med
ia A
rt
Mark
etin
g
Telecom
unicacio
nes
Web 2
.0
Location Based
services
• Flujo I2U (instituciones y empresas a usuarios)
• Flujo P2P
• Pieles digitales
• Inter-cities
Fuentes de información
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Conceptos emergentes en sistemas complejos
Aplicaciones en entornos urbanos y en complejidad
culturalProyecto de excelencia
Junta de AndalucíaTIC 06064
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Internet of ThingsSensor Semantic Web
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On the Rise
• Wireless Electric Vehicle Charging
• Smart Governance Operating Framework
• Electric Vehicle Charging Infrastructure
• Information Semantic Services
• Intelligent Lamppost
• "Big Data" and Extreme Information Processing and Management
• Hydrogen Economy
• Sustainable Performance Management
• Internet of Things
• Smart Fabrics
At the Peak
• Home Energy Management/Consumer Energy Management
• Water Management
• Data Stewardship Applications
• Sustainability Business Operations Consulting Services
• Web 2.0 for Utilities
• Location-Based Services in Automotive
• Plug-In Hybrid Electric Vehicles/Electric Vehicles
• Vehicle Information Hub
• Augmented Reality
• Cloud Computing
• Microgrids
• Thermal (or Concentrated) Solar Power
• Distributed Generation
• Integrated and Open Building Automation and Control Systems
• Mobile Health Monitoring
• Combined Heat and Power
Sliding Into the Trough
• Master Data Management
• Machine-to-Machine Communication Services
• Customer Gateways
• Near Field Communication
• Advanced Metering Infrastructure
• Car-to-Infrastructure Communications
• Electric Vehicles
Climbing the Slope
• Consumer Telematics
Tecnologías emergentespara
Smart Cities, 2011
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![Page 59: Innovación en el tratamiento de la información desde la Ingeniería del Conocimiento Parte (II): Casos de estudio](https://reader034.fdocuments.es/reader034/viewer/2022052506/5569ce34d8b42a5c5d8b5997/html5/thumbnails/59.jpg)
Caso VIServicios en movilidad
basados en conocimiento
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Móviles y conocimiento
• Representación del conocimiento móvil
• Razonamiento contextual
• Inteligencia ambiental
• Geolocalización
• ¿Foursquare como ejemplo de socialización?
• Informática Urbana (móvil)
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Realidad aumentada para traspasar la membrana
Inteligencia Ambiental
Apps para “añadir información a la
realidad”
Razonamiento contextual en NFC
Phonedero
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Retos
• Aplicaciones basadas en el conocimiento
• para las apps stores
• Teleasistencia. Telediagnosis
• Aplicaciones hiperlocales
• Espacios transducidos
• Calle como API
• Gestión inteligente del idle screen
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Conclusiones• 2012 será el año de la Ingeniería del conocimiento y grandes
conjuntos de datos
• Sistemas complejos: Paradigma para entender el big-data como observaciones de un sistema
• La minería de datos no es suficiente
• Nuevos retos:
• hiperlocalización
• geolocalización,
• confianza en la computación sobre grandes conjuntos de datos
• ...
• Modelos de negocio
• Nuevos sistemas de información en la empresa
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¡Gracias!
Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico)Máster de estudios avanzados en dirección de empresas
Joaquín Borrego DíazGrupo Lógica, Computación e Ingeniería del Conocimiento PAIDI TIC-137
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia [email protected], Twitter:jborrego