Cleiber Marques Roque Bezerra Omir Alves

1. Disciplina: IA aplicadaautomação e controleprofs. Ricardo rabelo e jomihubnerSeminário: Web Semântica e Agentes Cleiber Marques RoqueBezerra OmirAlves

2. Apresentação • Web Semântica • O que é a Web Semântica • Tecnologiasda Web Semântica • Ontologias • Estudo de Caso: Web Semântica e Agentes • Apresentação do Caso • Visãocrítica • Estado da Arte daPesquisa • ReferênciasBibliográficas

3. O que é a Web Semântica "The Semantic Web is an extension of the current Web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in Cooperation.“ Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 • Segundo o Aurélio...Semântica é o estudo das mudanças ou transladações sofridas no tempo e no espaço, pela significação das palavras.

4. O que é a Web Semântica • Problema • Como agregarmaiorvaloràsinformaçõesdisponíveisna internet ? • CenárioAtual: • Enormequantidade de documentosdesestruturadosdisponíveisna Internet; • Dificuldadeemacessar a informaçãoútildevido a falta de definiçãosemânticaprecisa, interpretávelporsistemascomputacionais. • Segundo [Kashyap2008] existemdoisgrupos de conteúdona Web: • Surface Web: 2.5 bilhoes de páginasestáticaspúblicas • Deep Web: BD específicanãopública, 550x(surface web) Crescimento SEM padronização

5. Web Semântica • Motivação • A ausência de mecanismoscapazes de captar a semântica do conteúdo das páginasda Webgerouumademandaqueconsisteemestruturar a informação de tal forma que as páginaspossuamumasemânticaclara e definida, e queagentesousistemasinteligentespossamraciocinarsobreestasemântica. • FenômenosLinguísticos: • Homonímia: mesmonomeparacoisasdistintas • Ex: time, seminário, disciplina. • Sinonímia: Nomesdistintospara a mesmacoisa • Ex: Vasco, o melhor de todos, campeãodaSérie B. • Hipernímia / Hiponímia: generalização /especialização • (IS_A) ex:. Animal, mamífero, primata

6. Tecnologiasda Web Semântica • Metadados • Ontologias • Lógica e inferência • ProgramasInteligentes

7. Ontologias • A Ontologiaconsistenaespecificação dos conceitosoutermos de um determinadodomínio e suasrelações, restrições e axiomas, definidos de forma declarativa. É utilizadacomoferramentapara: • Organização; • Reuso; • Disseminação do conhecimentojáespecificado.

8. Ontologias • NormalmenteumaOntologia é organizadaemhierarquias de conceitos ( outaxonomias). • De acordo com [Studer 98], “Umaontologia é umaespecificaçãoexplícita e formal de umaconceitualizaçãocompartilhada” • Especificaçãoexplícita: consistenasdefinições de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas; • Formal:informaque é declarativamentedefinida, portanto, compreensívelparaagentes e sistemas; • Conceitualização: quetrata de um modeloabstrato de umaárea de conhecimentoou de um universolimitado de discurso; • Compartilhada: conhecimento consensual entre osagentes

9. ComponentesdaOntologia • Termosdenotamclasses de objetos de um domínio • e.g. professores, staff, estudantes, cursos, departamentos • Relaçõesentre estestermos: tipicamentehierarquia de classes • Propriedades • Ex:. X ensina Y • Restrições • Ex:. Somentemembrosdafaculdadepodemensinar • RelaçãoLógica entre objetos • Ex:. Cadadepartamentodeveincluirpelomenos 10 faculdades

10. Exemplo de umaclassehierárquica

11. Web Semântica e a ontologia • Benefíciosadvindosdaorientaçãoontológica: • Oportunidadeparaosdesenvolvedores de reusarontologias e bases de conhecimento, mesmo com adaptações e extensões; • Esta base de conhecimentotambémpode ser utilizada (on-line) paracomunicaçãoporpessoas e entre programasinteligentes, melhorando a qualidadedabuscana internet; • Possibilidade de tradução entre diversaslinguagens e formalismo de representação do conhecimento.

12. Estudo de caso(Chen, S.R., Chen, D.K., Apply Ontology and agent technology to construct virtual observatory, Expert systems wih applications, 2008) • Desenvolvimento de um framework a fim de darsuporte a um observatórioAstronômico Virtual. • Atualmente a comunidadecientíficadaárea de Astronomiadispõe de uma base de dados de informaçõesque é abundante, porémheterogênea. • As pesquisascientíficasemAstronomiadependem de váriasimagensquesãocompartilhadas, sobre o mesmoassunto de interesse. • Porexemplo, pesquisassobre a Lua, necessitam de imagensdalua de diferentesângulos, períodos de tempo, localizações, tamanho, intensidades, dentreoutras. E queestãoarmazenadasem base de dados distintas • Como o pesquisadordeveprocederpararecuperartalimagens ?

13. Estudo de caso • Em um primeiromomento a tecnologiabaseadaem Web Services pode ser empregadaparamontarosarquivos de dados e osserviços. Porém com limitações: • As limitaçõesimpostaspelos Web Services tradicionais, comoporexemplo: • UDDI e WSDL nãopermitemanálisesemântica de seuconteudo. • Como resolver esteproblema ? • Utilização de Ontologias e Multiagentes com o objetivo de darsuporteaoobservatórioastronômico virtual (VO). • Ontologias : análisesemântica • Multiagentes: ambientemaisrobusto e escalável

14. Arquitetura do SistemaProposto 1 Http 3 7 2 6 4 5 JADE: FIPA Compliant Representação do WebService – Semantic Web Services - OWL Protegé: Ontologias

15. Arquitetura do Agentemestre • Características dos Agentes: • Por software • Estacionários • Persistentes • Reativos Protegé: Ontologias

16. EXEMPLO:Objetivo: resgatar e processar duas imagens de tipos diferentes UVI ( UltraVioletImager) e FUV ( FAR-ULTRAVIOLET IMAGER)

17. FRAMEWORK Passo1: O usuário seleciona o período de tempo e a localização espacial das duas imagens Passo2: Se for primeira vez, PA cria conta e profile do usuário. Em seguida, PA separa a função de comparação das duas imagens. Passo3: O PA envia ao BrokerAgent solicitação a fim de buscar um serviceprovider que atenda aos requisitos. Sem a infraestrutura do framework, o usuário teria que resgatar as imagens no BD, relacioná-las, e manipulá-las de acordo com os requisitos funcionais !! Passo4: Caso haja um ou mais ServiceProviders que atendam as requisições, O PA envia um call-for- proposal para todos a fim de determinar quais possuem a imagem solicitada. Em seguida, o PA seleciona-os. Passo5: O PA envia ao(s) serviceprovider(s) selecionados a solicitação do usuário. Ou seja, nesta etapa os serviceproviders irão interpretar a solicitação do usuário . Passo6: Após receber as respostas o PA, novamente faz uma chamada aos serviceproviders que irão aplicar os algoritmos de processamento de imagem de acordo com a requisição do cliente. Passo 7: O PA retorna ao gateway, que retorna ao cliente

18. Considerações: estudo de caso • Os autores do artigonãoabordaramcomodesenvolveram as ontologias, bemcomo a engine dalógica; • Os resultados do exemploutilizado no artigonãoapresentamos tempos queforamgastospara a partir de umarequisição de um usuário, emquanto tempo, o framework retorna a imagem •  Nãopermiteavaliar a viabilidade do protótipo • Qual a qualidadedaimagemretornada, se comparada com o procedimento “manual”? • Nãoexplicitouqualfoirecursocomputacionalutilizado. • Quais as funçõesespecíficasdesempenhadaspelos SPA’s. ?

19. Estado da arte do tema • Ontologias com o apoio de agentesestãosendoaplicadas com sucessoemdiversasáreascomo: • TratamentoInteligentedaInformação • ComércioEletrônico • Workflow • Gestão do Conhecimento. • Carência de ferramentasadequadasquesigamumametodologiapadronizadapara se conceberontologias, e porconseguinteexiste a carência de métodos de validação, verificação, desenvolvimento e documentação. • EVOLUÇÃO DA ONTOLOGIA ( Ontology evelotion) , [Plessers, 2007]

20. Estado da arte do tema • Na área de banco de dados, tem-se pesquisadosobre a melhormaneira de se armazenar um grande volume de dados emframes de ontologias [Freitasl.g.f.] • Soc ( service-oriented computing): pesquisasvisandosoluçõesqueintegrem web services e agentesemumaúnicaentidade, fazendo com queos web-services “herdem” a pro-atividade dos agentes, ouseja, osagentesencapsulamos web-services. [SHEN, 2007], [Garcia-Sanchez,2009] • Trabalhoemcimadafusãoda Web 2.0 (colaborativa) com a Web Semântica – Web 3.0 [GRUBER, 2007]

21. ReferênciasBibliográficas • Chen, S.R., Chen, D.K., Apply Ontology and agent technology to construct virtual observatory, Expert systems wih applications, 2008 • Antoniou, G., Harmelen, V. F., A web Semantic Primer, second Edition • Freitas, L.G. F., Ontologias e a Web Semântica, PPGI, UniSantos, • Kashyap, V., Bussler, C., Moran, M. The Semantic Web - Semantics for Data and Services on the Web. Series: Data-Centric Systems and Applications. Springer, 2008 • Gibbins, N., Harris, S., Shabolt, N., Agent-based Semantic Web Services, ACM 1-58113-680-3/03/0005 • Shen, W., Hao, Q., Wang, S., Li, Y., Ghenniwa, H., An Agent-based service-oriented integration architecture for collaborative intelligent manufacturing, Robotica and Computer Integrated manufacturing, 2007 • Garcia-Sanchez, F., Valencia-Garcia, R., Martinez-Bejar, R., An ontology, inteligent agent-based framework for the provision of semantic web services, 2009 • Plessers, P., Troyer, O., Casteleyn, S., Understanding ontology evolution: a change detection approach, Journal of Web Semantics, 2007 • Gruber, T., Collective knowledge systems: Where the social web meets the semantic web, 2007

22. FIM Perguntas?