Ontologías y Agentes
Máster “Ingeniería del Software, Métodos Formales
y Sistemas de Información”
Universidad Politécnica de Valencia
Curso 2011-2012
Eduardo Mena
http://webdiis.unizar.es/~mena/
Dpto. de Informática e Ingeniería de Sistemas
Universidad de Zaragoza
Valencia, Mayo 2012
Grupo de Sistemas de
Información Distribuidos (SID)
• Desarrollo de proyectos I+D en el área de gestión
de datos
– Bases de datos distribuidas y heterogéneas
– Sistemas de información globales, Web Semántica
– Servicios de datos en entornos móviles
• Contacto: Eduardo Mena ([email protected])
– http://sid.cps.unizar.es/
– En cooperación con el Grupo de Bases de Datos
Interoperantes (BDI), Universidad del País Vasco,
http://siul02.si.ehu.es/
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Áreas de Aplicación (1/2)
• Bases de datos distribuidas y federadas
• Sistemas de información globales, Web semántica
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Áreas de Aplicación (2/2)
• Servicios de datos en entornos móviles
• Sistemas de agentes inteligentes (móviles)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Índice (1/2)
• Ontologías
– Representación del conocimiento
• Descripciones semánticas
• Lenguajes de representación del conocimiento
– Sistemas Terminológicos
• Lógica de descripciones
• Ejemplos de sistemas
– Aplicación de las ontologías
• Bases de datos federadas
• Sistemas de información globales
• Web Semántica
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Índice (2/2)
• Sistemas de agentes inteligentes
– Agentes inteligentes
• Características
• Agentes móviles
– Aplicación de los agentes a sistemas de información
• A nivel de diseño
• A nivel de comunicaciones remotas
• Ejemplos de sistemas basados en agentes
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ontologías
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
¿De qué hablaremos?
• Ontologías: desde la IA y BD
• Definiciones y estado del arte
• Reglas prácticas para la creación de
ontologías
• Ejemplos de aplicación de las ontologías
– Distintos campos de aplicación
– Distintos sistemas
• Uso de ontologías: Problemas principales
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Datos, Metadatos, Conocimiento
• Datos
– (BD) Hechos, estado de las cosas
• Metadatos
– Datos sobre los datos
• Información
– Datos + semántica
• Conocimiento
– (Epistemología, Chisholm 1977)
• C sabe k  k es cierto  C acepta k  k es evidente para C
– (IA) Permite comportamiento inteligente
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Metadatos
• Información semántica sobre los datos
• Objetivo
– Describir contenidos
– Separar datos de significado
– Permitir comportamiento “inteligente”
• Problema
– Su generación es difícil de automatizar
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Información
• Es la representación del conocimiento,
comunica la estructura del conocimiento a
través de datos, la información es la forma
tangible y comunicable del conocimiento
• Las escuelas y universidades tienen como
actividad central propiciar el conocimiento
a partir de la información
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Conocimiento
• Es todo lo que se ha aprendido y organizado
de acuerdo a aquellos conceptos, imágenes
o relaciones que ha podido dominar; el
conocimiento es una abstracción mental
• Supone cierto razonamiento y
enjuiciamiento que organiza la información
mediante su comparación y clasificación
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
¿Qué es una ontología?
“Especificación de una conceptualización”
(T. Gruber)
También es:



Conocimiento
Descripciones semánticas
Metainformación

¿ Base de conocimientos ?

¿ Taxonomía ?

¿ Jerarquía de clases ?
Eduardo Mena


Sistema de gestión del
conocimiento





"Ontologías y Agentes"
Representación
¿ Expresividad ?
¿ Lenguaje interrogación ?
¿ Capacidades Deductivas ?
Ventajas
Depende del contexto, en sistemas de información:




Mejor consultar una ontología que los depósitos de datos
Visión homogénea de toda la información (heterogénea)
disponible
Alto nivel semántico
Conocimiento compartido
Metainformación sobre los datos

Ej. Ontología biblioteca
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo: Stanford-I
Biblio-Thing
Conference
Document
Agent
Person
Author
Organization
Technical-Report
Book
Publisher
Miscellaneous-Publication
University
Proceedings
Edited-Book
Thesis
Technical-Manual
Periodical-Publication
Cartographic-Map
Doctoral-Thesis
Newspaper
Journal
Computer-Program
Master-Thesis
Artwork
Multimedia-Document
Magazine
http://www-ksl.stanford.edu/knowledge-sharing/ontologies/html/bibliographic-data/
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo 2: subconjunto de WordNet 1.5
Print-Media
Press
Newspaper
Journalism
Publication
Periodical
Magazine
Book
Pictorial
Trade-Book
Brochure
Journals
Series
TextBook
SongBook
Reference-Book
PrayerBook
CookBook
Encyclopedia
Instruction-Book
WordBook
HandBook
Manual
Instructions
Directory
Bible
Annual
GuideBook
Reference-Manual
http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/w3wn.html
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Problemas con las Ontologías
Fuerte carga filosófica

No olvidar contexto aplicación
Difícil definición/explotación

Elegir bien el sistema de representación del conocimiento
Ingeniería del conocimiento, no automatizable

Experiencia
Complejidad del sistema

¿Realmente necesitamos una ontología?
Tamaño (Ej: Cyc)

Conocimiento distribuido: ontologías especializadas en dominios
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ontologías Distribuidas vs.
Ontología Global
ontología
ontología
ontología
ontología
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ontología
Global
Construcción de ontologías
Lenguaje (signos + semántica)
Términos (conceptos, atributos), relaciones, reglas,
instancias
Representan un punto de vista/dominio
No hay lugar para la redundancia
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Sistemas de Representación
del conocimiento
Permiten:

Crear ontologías/bases de conocimiento
Y algunos:

Manipular/interrogar ontologías
Incluso otros:

Introducir/recuperar instancias (datos)
Lenguajes
 Ontolingua, KIF, KQML, DL, DAML, OWL

¿Cuál necesitamos?  ¿qué esperamos de él?


Expresividad
Razonadores
Protégé : editor de ontologías (RDF, DAML, OWL)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Lenguajes de Representación
del Conocimiento
• RDF (Resource Description Framework):
– XML, herencia de clases (RDF-class, RDF-property)
– Expresividad similar a OO
• OIL (Ontology Inference Layer)
– No XML, API basado en Lisp
• DAML (DARPA Agent Markup Language)
– RDF+OIL, XML, lógica SHOIQ (roles inversos, roles transitivos, cjtos.)
– Pensado para Lógica Descriptiva (enlace con razonador)
– DAML-S
• OWL (Ontology Web Language)
–
–
–
–
Pensado para la Web Semántica, estándar de W3C (Febrero 2004)
Nivel Lite (similar RDF), DL (SHOIN), OWL full (autoextensible)
OWL-S
OWL2 (2009): OWL2 EL (ptime), OWL2 QL (BDs), OWL2 RL (reglas)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Sistemas Basados en Lógica Descriptiva
(Sistemas Terminológicos)
Distintas expresividades


Operadores muy expresivos: ALL, jerarquías de roles, roles inversos,
roles transitivos, disjoint
Mundo abierto vs. mundo cerrado
Tbox (conceptos y roles)
Términos primitivos (cond. necesarias)
Términos definidos (cond. necesarias y suficientes)
Subsumisión. Mecanismo de clasificación


detección de inconsistencias
simplificación de expresiones
Abox (instancias)
Rbox (reglas, C ⇒ D)
Las preguntas son expresiones (clasificables)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Expresividad
AL
⊤, ⊥, ⊓, ∀ (A, ∃R.⊤)
PTime
ALC
(=ALUE)
⊤, ⊥, ⊓, ∀, , ∃, ⊔
ExpTime
SHIQ
(S=) ALC+ roles transitivos, jerarquías de
roles (H), roles inversos (I) , restricciones
numéricas cualificadas (Q)
ExpTime
SHIF(D)
S, jerarquías de roles (H), roles inversos (I) ExpTime
, roles funcionales (F)
OWL Lite
SHOIN(D)
SHIQ + restricciones numéricas no
cualificadas (N) + dominios concretos (D)
NExpTime
OWL DL
SHOIQ(D)
SHIQ + nominales , objetos (O) +
dominios concretos (D)
NExpTime
DAML+OI
L
SROIQ
SHOIN + tipos de roles
N2ExpTime
OWL 2
EL++
Eduardo Mena
⊤, ⊥, ⊓, ∃, jerarquías de roles, nominales, Ptime
dominios
(ont. biomed.)
"Ontologías y Agentes"
OIL
OWL 2 EL
Razonadores DL
Clásicos
CLASSIC, BACK, FaCT, Loom
Primeros orientados a la Web Semántica
CORBA-FaCT, RACER (servicio web), enlace con DAML y OWL
Actuales
Pellet
SROIQ(D), SWRL, SPARQL, razonamiento incr., justificaciones, Java,
open source & comercial (Clark&Parsia)
Hermit
SROIQ(D), SWRL, Java, academic (Univ. Oxford)
FaCT++
SROIQ(D), C++, academic (Univ. Manchester)
SR
EL+, Java, gubernamental (CSIRO’s Health Informatics, Australia)
[Fuente: K. Dentler et al, “Comparison of Reasoners for large Ontologies in the OWL 2 EL Profile”, Semantic Web 1(5), 2011]
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo 1: Familia.pl (BACK)
:- backinit,
backtell(personas:<anything),
backtell(conoce_a:<domain(personas) and range(personas)),
backtell(padre:<conoce_a),
backtell(conocidos:=trans(conoce_a)),
backtell(padre_conocidos:=conocidos.padre),
backtell(conocidos_lejanos:=conocidos and trans(padre)),
backtell(hijos:=inv(padre)).
extension :backtell(edu::personas and conoce_a:(josito and jonni) and padre:papaedu),
backtell(josito::personas and conoce_a:edu and padre:papajosito),
backtell(jonni::personas and padre:papajonni),
backtell(papajonni::personas and conoce_a:edu).
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo 2: Proyectos.pl (1/2)
:- backinit,
backstate(verbosity=silent),
backtell(personas:<anything),
backtell(nombre:<domain(personas) and range(string)),
backtell(ocupacion:<domain(personas) and range(string)),
backtell(jefes:=personas and ocupacion:'jefe'),
backtell(proyectos:<anything),
backtell(titulo:<domain(proyectos) and range(string)),
backtell(miembros:<domain(proyectos) and range(personas)),
backtell(superpro:=proyectos and atleast(3,miembros)),
backtell(jefe:=miembros and range(jefes)).
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo 2: Proyectos.pl (2/2)
extension :backtell(jonni::personas and nombre:jonni and ocupacion:currito),
backtell(josito::personas and nombre:josito and ocupacion:currito),
backtell(nestor::personas and nombre:nestor and ocupacion:especialista),
backtell(edu::personas and nombre:edu and ocupacion:jefe),
backtell(josemi::personas and nombre:josemi and ocupacion:encargado).
backtell(aims::proyectos and titulo:aims and
miembros:allknown(personas and nombre:(edu or josito or josemi))).
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Algunos campos de aplicación
de las ontologías
• Bases de datos federadas
• Sistemas de información globales
• Agentes inteligentes
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Problema
Semántica,
formatos,
etc.
Telnet
IP WWW FTP
Archie
Eduardo Mena
C C++ Java
Formularios
Interfaces ad hoc
"Ontologías y Agentes"
Oracle Sybase
Informix
Objetivo
Formatos
Semántica
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Bases de Datos Federadas (BDF)
?
• Esquema global (ontología)  Datos
• Bases de datos autónomas, diseño bottom-up
• Enlace BDs – Ontología (GAV vs. LAV)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
BDF: Arquitectura de 5 niveles
Vista 1
. . . . .
Vista m
Esquema integrado (ont. integrada)
Integración
Esq. Export. canónico 1 (ont1)
Esq. Export. canónico n (ont2)
Traducción
Esq. Exportado 1
Esq. Exportado n
Esquema BD 1
Esquema BD n
. . . . .
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Sistemas de Información Globales
Muchos depósitos de datos (miles, millones)
Gran heterogeneidad a todos los niveles
Altamente dinámico y cambiante
Un ejemplo: La Web
Adaptación de las técnicas conocidas a dicho
contexto
Aún es objeto de investigación
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Aproximaciones de los 90’s: clasificación
Sistemas de
Acceso a
Información
Basados en
palabras clave
Altavista,
Yahoo!,
Google
Eduardo Mena
Basados en
Agentes
TSIMMIS,
DISCO
Basados en
Ontologías
Una Ontología
Global
Varias
Ontologías
Carnot,
Information Manifold
SIMS,
InfoSleuth,
OBSERVER
"Ontologías y Agentes"
Aprox. relevantes de los 90’s
SIMS (Univ. de California del Sur, 1992)
TSIMMIS (Univ. de Stanford & IBM, 1993)
Information Manifold (AT&T Bell Lab., 1994)
OBSERVER (Univ. Pais Vasco & UGA, 1995)
InfoSleuth (MCC, 1996)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Aproximaciones: Comparativa
TSIMMIS InfoSleuth IM SIMS OBSERVER
Depósitos heterogéneos





Generación de wrappers





Capacidad de respuesta





Descr. semántica de datos





Interop. entre ontologías





Vocabulario compartido





Respuestas imprecisas





Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo: El sistema OBSERVER
• Sistema de Información Global
– gran numero de fuentes de datos (con cualquier
organización de datos)
– múltiples ontologías (indepen. del sistema DL)
– depósitos de datos y ontologías reales
• Interoperación entre ontologías (división del espacio
de información)
– relaciones semánticas interontología
– traducción de preguntas con o sin cambio de semántica
– estimación del cambio de semántica
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Arquitectura de OBSERVER
Relaciones
Interontología
Ontology
Based
System
Enhanced with
Relationships for
Vocabulary
hEterogeneity
Resolution
Eduardo Mena
Query Processor
IRM
Ontology Server
Ontology Server
Ontology Server
Enlaces
Enlaces
"Ontologías y Agentes"
Enlaces
Enlaces
Procesamiento de Preguntas (Query Processor)
Seleccionar
Ontología Usuario
Comienzo
Construcción
de la pregunta
Editar pregunta
Acceso a
los datos
Expansión incremental
a otra ontología
Elegir plan con
menor pérdida
Acceder datos
subyacentes
Generar Planes
Correlacionar y
mostrar respuesta
No
Final
Si
Más datos?
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Integrar nueva ont.
y ont. usuario
Seleccionar
ontología destino
Multiples ontologías:
Transformaciones de la pregunta
Query Processor
Pregunta del usuario expresada en
términos de la Ontología Usuario
Rel. del IRM
F. Trans. Inv. del IRM
Pregunta expresada en términos
de la Ontología Destino
Traducción a Enlaces
F. Trans. Inv. de enlaces
Pregunta expresada en Enlaces
Ontology Server
Eduardo Mena
Respuesta expresada según la
semántica de la Ontología Usuario
Correlación
F. Trans. del IRM
Respuesta expresada según la
semántica de la Ontología Destino
Correlación
F. Trans. de enlaces
Respuesta expresada según la
semántica de los depósitos
Acceso a los datos
"Ontologías
y Agentes"
subyacentes
Pérdida semántica en respuestas
Respuesta
relevante
Respuesta
obtenida
Respuesta
relevante y
obtenida
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Pérdida en
Recall
Pérdida en
Precision
Pérdida
semántica
OBSERVER: aportaciones
• Uso de ontologías pre-existentes
 Descripción de los depósitos de datos
• Manejo de relaciones interontología
 Manejo de distintos vocabularios
• Procesamiento incremental
 Acceso a gran número de depósitos
• Respuestas con pérdida de información
 Estimación de la pérdida
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Problemas de los sistemas de los 90’s
• Integración estática de fuentes de datos
– La traducción e integración se hace “a mano” por humanos y cuesta
bastante tiempo
– Generación no automática de la información de enlace
• Hay que definir a mano el camino hacia los datos
– Generación no automática de las relaciones interontología
• Hay que definir a mano las propiedades semánticas entre ontologías
– Sensible a nuevas ontologías/depósitos de datos
• No relaciones entre los datos (constantes)
– Ej. (tema=“Marte”)  (tema=“sistema solar”)
• Métodos de interrogación no adecuados para usuarios finales
– Selección de la(s) ontología(s) para preguntar
– Pregunta en DL  ¿palabras clave, lenguaje natural?
• Imposibles de aplicar a contextos altamente dinámicos (como la Web)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Web Semántica
• Problemas con la Web actual
– HTML
– Orientado a humanos
– Búsquedas sintácticas (palabras clave)
• Objetivos
– Separar contenido de visualización
– Orientado a humanos y a programas (servicios)
– Búsquedas semánticas (expresar qué se está buscando)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Web Semántica
• Definición
–
–
–
–
–
–
Proyecto W3C desde aprox. 1999
Nueva filosofía
Red de ordenadores  Espacio compartido
Documentos autodescritos
Procesable por máquinas (ni lenguaje natural, ni GUIs)
Enlaces indirectos (independencia de la localización)
• Claves
– XML
– Ontologías
– Servicios Web
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Objetivos de la Web Semántica
• Permitir un procesamiento de preguntas guiado
por la semántica
– Obtener sólo lo que el usuario busca
• Descubrir automáticamente información semántica
en las ontologías disponibles en el sistema de
información
• Descubrir automáticamente fuentes de datos
relevantes
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Web Semántica
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplo de líneas de trabajo:
Acceso a datos guiado por la semántica
• Cjto. de palabras clave  pregunta formal (semántica bien
definida)
– ¿Significados de cada palabra?  pool de ontologías
– ¿Desambiguación de una palabra?  contexto (el resto de palabras)
– ¿Traducción a un lenguaje de representación del conocimiento? 
combinaciones según operadores del lenguaje
• Pregunta formal  datos
– Descubrimiento de ontologías relevantes
– Descubrimiento de fuentes de datos
– Aplicación técnicas de sistemas de información federados
• Procesamiento incremental
• Aproximación peer to peer?
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Futuro Inmediato
• Sólo se ha comenzado a caminar
– Aún tenemos mucho que aprender
• Muchos problemas por resolver
– Equipos multidisciplinares
• Contexto complejo tecnológicamente
– Dificultad para quien empieza
• La clave para conseguir algunos objetivos: balance
entre velocidad y calidad
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Sistemas de Agentes Inteligentes
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Agentes inteligentes
• Son programas:
–
–
–
–
Autónomos
Actúan en representación de alguien
Tienen una agenda de objetivos
“Inteligentes”, aprenden
• Pueden también ser:
– Cooperativos
– Móviles
• Nuevo paradigma de diseño de software
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Agentes móviles
• Programa que se ejecuta en un cierto contexto de ejecución
o place, y viaja de place a place
– Capaces de transportarse a sí mismos entre ordenadores
– Necesita cierta infraestructura (plataforma de agentes)
– Agentes móviles  código móvil
• Alternativa a RPC
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Movilidad: cómo funciona
• Los agentes móviles se crean en places
– Viajan entre places
• moveTo(newHost)
–
–
–
–
Se interrumpe la ejecución del thread
Se serializa el código y el estado del agente
El agente se reconstruye en el place destino
Se continúa la ejecución a partir de donde se
interrumpió
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Movilidad fuerte vs. Movilidad débil
• Movilidad fuerte
– moveTo(newHost)
– En el destino se continúa con la siguiente instrucción
– La JVM no permite continuar a mitad de un método
• Alternativa: cambiar la JVM  incompatibilidad con otras JVM
• Movilidad débil
– moveTo(newHost, callback)
– En el destino se continúa con el método callback
• Se recomienda que el moveTo sea la última instr. del método
– Permitido por la JVM
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Control de los saltos
• Problemas con el moveTo (red, permisos, etc.)
– excepción place origen (política de reintento)
• Notificación de movimiento (Ej: Voyager)
– preDeparture()
• En el origen, antes de iniciar el viaje
– preArrival()
• En el destino, antes de la reconstrucción
– postArrival()
• En el destino, agente reconstruido correctamente, justo antes del
callback
– postDeparture()
• En el origen, en paralelo con el callback del destino
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Utilizando agentes móviles
Eficiencia?  RPC
Robustez frente a desconexiones
Mejor diseño: delegación de tareas
Facilidad de programación
Plataformas de agentes
• Interoperabilidad
• Fiabilidad
• Escalabilidad
Eduardo Mena
0,1 M
0,2 M
0,45 M
1M
2M
"Ontologías y Agentes"
4M
8M
16 M
33 M
Plataformas de agentes móviles
• Aglets
– Buen API para agentes móviles
– JDK 1.1  código abierto  Java 2
• Voyager
– CORBA + movilidad + activación + agentes
– Problemas con los clones
• Grasshopper
– Problemas de escalabilidad en el modelo de comunicación
• Tryllian
– Miles de agentes (en la misma máquina)
– Más lento
• SPRINGS
– Alta escalabilidad (miles de agentes en distintas máquinas)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Referencias
• S. Franklin et al, “Is it an Agent or just a Program?: a
Taxonomy for Autonomous Agents”, 3rd Workshop on
Agent Theories, Architectures and Languages, 1996
• C. Harrison et al, “Mobile Agents: Are They a good idea?”,
research report IBM (desclasificado como confidencial en
1995)
• J. Altman et al, “Using Mobile Agents in Real World: A
Survey and Evaluation of Agent Platforms”.
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Ejemplos de sistemas
basados en agentes
• Servicio de obtención de Software (SRS)
• Procesamiento de preguntas dependientes
de la localización
• Generación adaptativa de interfaces gráficos
• Recopilación de citas bibliográficas
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Servicio de Obtención de Software
• Alternativa a sistemas tipo Tucows
• Uso de una ontología de software
– Construida automáticamente
• Vista común al usuario del software disponible
• Sensible a las necesidades de distintos usuarios
• Tecnología de agentes: creación, explotación
(gestión del conocimiento)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Servicio de Obtención de Software
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Procesamiento de preguntas
dependientes de la localización
• El usuario se mueve
• Los objetos relevantes se mueven
• Ej: “Muestrame los taxis más cercanos”
(formulada mientras andamos por la ciudad)
• La pregunta depende de la posición de algunos
objetos móviles
• La respuesta se debe actualizar
periodicamente
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Despliegue de la red de agentes
BS3
BS4
BS6
(3)
(3)
(3)
(3)
BS1
BS5
BS2
(3)
(2)
BS0
(1)
Monitor
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
(2)
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Generación adaptativa de
interfaces gráficos
• GUI’s distintos para dispositivos distintos
• Descripciones XML del GUI
• Prototipo: agente móvil que genera GUI’s
Java Swing, HTML, y WML
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
GUIs en Java Swing, HTML y WML
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Recopilación de citas
bibliográficas
San Sebastián
SIUL02.SI.EHU.ES
SIPL17.SI.EHU.ES
ShowBibTeX
BD
publications
ShowPub
Apache
Tomcat
Almagro
ORDENADOR DEL USUARIO
Navegador web
BibTeX
PostScript
Bib2DB
Voyager:9900
SISF00.SI.EHU.ES
Zaragoza
VIERNES.CPS.UNIZAR.ES
BibTeX
BibTeX
Voyager:9900
Voyager:9900
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Carta a los reyes
• Necesitamos herramientas para
– Especificación formal de sistemas móviles
– Especificación de comportamiento complejo y sensible a
distintos entornos (imprevisibles)
• Mejores plataformas de agentes
–
–
–
–
Más robustas
Para dispositivos móviles
Para redes inalámbricas (Bluetooth, WiFi)
Interoperables
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
¿Futuro?
• Mucho trabajo por hacer
– Mejorar aproximaciones tipo SIMS, OBSERVER
– Papel de las ontologías
– DAML  OWL  ???
– Considerando:
– La Web
– Nuevos dominios (computación móvil)
– Nueva tecnología software (agentes, OWL, etc.)
– Nuevo gran objetivo: Web semántica
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
Fin de la presentación
Gracias
por su atención
http://www.cps.unizar.es/~mena/
Eduardo Mena
"Ontologías y Agentes"
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