Tendencias Científicas
Investigadores del Grupo de Ingeniería Ontológica de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM) están desarrollando un sistema para la evaluación y alerta sobre el agotamiento de los bancos pesqueros mundiales con el fin de prevenir su agotamiento y evitar la pesca excesiva, según informa la mencionada facultad en un comunicado.
La investigación se desarrolla en el marco del proyecto integrado NeOn (Lifecycle Support for Networked Ontologies) en colaboración con la FAO. El proyecto está financiado por la Comunidad Europea en el sexto programa marco.
Los resultados de esta investigación se presentaron en la Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA), celebrada el mes pasado en Salamanca. CAEPIA es el foro bienal donde la comunidad de investigadores que trabaja en temas relacionados con la Inteligencia Artificial se reúne para presentar y discutir los últimos avances científicos y tecnológicos en este campo.
La ponencia presentada en Salamanca fue elaborada por los investigadores Óscar Muñoz-García y Asunción Gómez-Pérez, del Departamento de Inteligencia Artificial de la FIUPM, y por las funcionarias de la FAO Marta Iglesias-Sucasas y Soonho Kim.
En concreto, la ponencia estuvo dedicada al estudio desarrollado en colaboración con la FAO para aplicar redes de ontologías en el dominio de la pesca. La finalidad de este trabajo es establecer un sistema de alerta para evitar el exceso de capturas en aguas de todo el mundo y favorecer la planificación de esta actividad.
Según se explica en el citado comunicado de la FIUMP, la ponencia explicó la utilidad del concepto de redes de ontologías aplicado a la colección, análisis, interpretación y difusión de la información relativa a la nutrición, y la pesca, que son una parte importante de los campos de investigación de la FAO. En informática y ciencias de la información, se entiende por ontología un conjunto estructurado de conceptos que permiten otorgar un sentido a la información.
Datos heterogéneos
“La aplicación que se está creando en el contexto de este proyecto se centra en el problema de la integración de información de fuentes de datos heterogéneas, que es uno de los problemas más relevantes que surgen cuando se intentan combinar fuentes de datos que contienen información similar, pero que proceden de distintas organizaciones (o incluso en ocasiones de distintos departamentos dentro de la misma organización), y que tienen normalmente distinta estructura”, comenta Óscar Muñoz-García.
Además de las aplicaciones prácticas del proyecto, la metodología usada mejora otros enfoques más costosos que requieren una gran cantidad de recursos o de tiempo, y que son muy sensibles a cualquier cambio en cualquiera de las fuentes originales.
“La integración de información basada en ontologías y tecnologías semánticas es uno de los enfoques más prometedores para resolver este tipo de problemas con menor esfuerzo y en menor tiempo, y sobre todo con mayor robustez frente a cambios”, asegura Muñoz-García.
Según sus creadores, con este enfoque, las fuentes de datos se describen de acuerdo a vocabularios consensuados (ontologías), que a su vez están enlazados unos con otros. Estas descripciones se pueden utilizar para extraer información de las fuentes de datos cuando son necesarias, realizando las transformaciones oportunas para obtener dichos datos de acuerdo con el vocabulario consensuado.
Consorcio NeOn
NeOn es un proyecto de 14.7 millones de euros en el que participan 14 socios europeos, incluyendo organismos de investigación y empresas de tecnología, que pretenden crear una nueva infraestructura abierta diseñada para apoyar el desarrollo de aplicaciones semánticas escalables en instituciones geográficamente dispersas.
El objetivo de NeOn es crear la primera infraestructura abierta orientada a servicios, con una metodología asociada, para apoyar todas las fases del desarrollo de una nueva generación de aplicaciones semánticas.
NeOn está enfocado hacia dos sectores tan diferentes como son el farmacéutico y el de la agricultura y pesca, que manejan un enorme volumen de datos distribuidos difíciles de integrar y tratar con la tecnología actual.
La FAO forma parte del proyecto proporcionando el acceso a sus bases de datos sobre la pesca a nivel mundial. Además, los especialistas de la organización de la ONU trabajan conjuntamente con un grupo de expertos para desarrollar los nuevos sistemas. En el marco de este proyecto europeo se ha desarrollado el trabajo de los investigadores de la FIUPM.
Gestionar la pesca
Gestionar los recursos pesqueros mundiales supone un reto muy grande y para ello es imprescindible poder obtener la mejor y más completa información así como poder hacer correlaciones sobre los distintos factores que les pueden afectar.
Según el último informe de “El estado mundial de la pesca y la acuicultura”, publicado por la FAO, el 52% de los recursos pesqueros se encuentra plenamente explotado; el 20% está moderadamente explotado; el 17% se encuentra sobreexplotado y el 7% está agotado.
A través del sistema que se está desarrollando la FIUMP, la FAO podrá ayudar a los países a hacer un seguimiento de las pesquerías y del nivel de las reservas críticas, así como a implementar estrategias para mejorar la información sobre su situación.
La investigación se desarrolla en el marco del proyecto integrado NeOn (Lifecycle Support for Networked Ontologies) en colaboración con la FAO. El proyecto está financiado por la Comunidad Europea en el sexto programa marco.
Los resultados de esta investigación se presentaron en la Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA), celebrada el mes pasado en Salamanca. CAEPIA es el foro bienal donde la comunidad de investigadores que trabaja en temas relacionados con la Inteligencia Artificial se reúne para presentar y discutir los últimos avances científicos y tecnológicos en este campo.
La ponencia presentada en Salamanca fue elaborada por los investigadores Óscar Muñoz-García y Asunción Gómez-Pérez, del Departamento de Inteligencia Artificial de la FIUPM, y por las funcionarias de la FAO Marta Iglesias-Sucasas y Soonho Kim.
En concreto, la ponencia estuvo dedicada al estudio desarrollado en colaboración con la FAO para aplicar redes de ontologías en el dominio de la pesca. La finalidad de este trabajo es establecer un sistema de alerta para evitar el exceso de capturas en aguas de todo el mundo y favorecer la planificación de esta actividad.
Según se explica en el citado comunicado de la FIUMP, la ponencia explicó la utilidad del concepto de redes de ontologías aplicado a la colección, análisis, interpretación y difusión de la información relativa a la nutrición, y la pesca, que son una parte importante de los campos de investigación de la FAO. En informática y ciencias de la información, se entiende por ontología un conjunto estructurado de conceptos que permiten otorgar un sentido a la información.
Datos heterogéneos
“La aplicación que se está creando en el contexto de este proyecto se centra en el problema de la integración de información de fuentes de datos heterogéneas, que es uno de los problemas más relevantes que surgen cuando se intentan combinar fuentes de datos que contienen información similar, pero que proceden de distintas organizaciones (o incluso en ocasiones de distintos departamentos dentro de la misma organización), y que tienen normalmente distinta estructura”, comenta Óscar Muñoz-García.
Además de las aplicaciones prácticas del proyecto, la metodología usada mejora otros enfoques más costosos que requieren una gran cantidad de recursos o de tiempo, y que son muy sensibles a cualquier cambio en cualquiera de las fuentes originales.
“La integración de información basada en ontologías y tecnologías semánticas es uno de los enfoques más prometedores para resolver este tipo de problemas con menor esfuerzo y en menor tiempo, y sobre todo con mayor robustez frente a cambios”, asegura Muñoz-García.
Según sus creadores, con este enfoque, las fuentes de datos se describen de acuerdo a vocabularios consensuados (ontologías), que a su vez están enlazados unos con otros. Estas descripciones se pueden utilizar para extraer información de las fuentes de datos cuando son necesarias, realizando las transformaciones oportunas para obtener dichos datos de acuerdo con el vocabulario consensuado.
Consorcio NeOn
NeOn es un proyecto de 14.7 millones de euros en el que participan 14 socios europeos, incluyendo organismos de investigación y empresas de tecnología, que pretenden crear una nueva infraestructura abierta diseñada para apoyar el desarrollo de aplicaciones semánticas escalables en instituciones geográficamente dispersas.
El objetivo de NeOn es crear la primera infraestructura abierta orientada a servicios, con una metodología asociada, para apoyar todas las fases del desarrollo de una nueva generación de aplicaciones semánticas.
NeOn está enfocado hacia dos sectores tan diferentes como son el farmacéutico y el de la agricultura y pesca, que manejan un enorme volumen de datos distribuidos difíciles de integrar y tratar con la tecnología actual.
La FAO forma parte del proyecto proporcionando el acceso a sus bases de datos sobre la pesca a nivel mundial. Además, los especialistas de la organización de la ONU trabajan conjuntamente con un grupo de expertos para desarrollar los nuevos sistemas. En el marco de este proyecto europeo se ha desarrollado el trabajo de los investigadores de la FIUPM.
Gestionar la pesca
Gestionar los recursos pesqueros mundiales supone un reto muy grande y para ello es imprescindible poder obtener la mejor y más completa información así como poder hacer correlaciones sobre los distintos factores que les pueden afectar.
Según el último informe de “El estado mundial de la pesca y la acuicultura”, publicado por la FAO, el 52% de los recursos pesqueros se encuentra plenamente explotado; el 20% está moderadamente explotado; el 17% se encuentra sobreexplotado y el 7% está agotado.
A través del sistema que se está desarrollando la FIUMP, la FAO podrá ayudar a los países a hacer un seguimiento de las pesquerías y del nivel de las reservas críticas, así como a implementar estrategias para mejorar la información sobre su situación.
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