Tecnologías Emergentes en TI

Presentación del tema: "Tecnologías Emergentes en TI"— Transcripción de la presentación:

1 Tecnologías Emergentes en TI
Web Semantica:Ontologías, Agentes de Software y Servicios Web Semánticos Néstor Adolfo Mamani Macedo Doctorado en Ingeniería de Sistemas de Información Sección de Posgrado Facultad de Ingeniería y Arquitectura Universidad de San Martín de Porres

2 Índice Introducción Objetivos del curso Principios filosóficos
Web Semántica Tecnologías habilitantes: Agentes de Software, Ontologías y Servicios Web Semánticos Estudio de Caso: Historia Clínica Automatizada con Aplicaciones a la Ictericia Obstructiva Extrahepática

3 Socrates Búsqueda de la definición universal
 solución del problema moral y la superación del relativismo. ¿Cómo proceder a esa búsqueda? Sócrates desarrolla un método práctico basado en el diálogo, en la conversación, la "dialéctica", en el que a través del razonamiento inductivo se podría esperar alcanzar la definición universal de los términos objeto de investigación.

4 Método dialectico Dicho método constaba de dos fases:
Ironía: El objetivo fundamental es, a través del análisis práctico de definiciones concretas, reconocer nuestra ignorancia, nuestro desconocimiento de la definición que estamos buscando. Sólo reconocida nuestra ignorancia estamos en condiciones de buscar la verdad. Mayéutica: Consistiría propiamente en la búsqueda de esa verdad, de esa definición universal, ese modelo de referencia para todos nuestros juicios morales.

5 Platón Alumno de Sócrates Fundador de la Academia (Atenas)
Maestro de Aristóteles Núcleo de su filosofía: «Teoría de las Ideas» Modos de realidad: Inteligible y Sensible Inteligible: «Idea»: Inmaterial, eterna, ajena al cambio, constituye el modelo o arquetipo de la realidad sensible (susceptible de un verdadero conocimiento: "episteme")  Esencias del objeto del conocimiento, cognoscibles por la razón Sensible: «Cosas»: Material, corruptible, sometida al cambio: generación y destrucción, copia de la inteligible (susceptible de opinión: "doxa"

6 Dialéctica de Platón para acceder al Mundo de las Ideas
Dialéctica como método racional: Se identifica con la filosofía y la ciencia. Características: actividad cognoscitiva, trata del ejercicio de la razón; su objeto es el conocimiento del Mundo Inteligible, de las relaciones existentes entre las Ideas; Su aspiración última es el conocimiento de la Idea de Bien y del modo en que ésta es el fundamento último de toda la realidad; por ser una actividad estrictamente racional no se apoya en la percepción; por utilizarse la pura razón el conocimiento al que da lugar es conocimiento estricto, conocimiento universal y necesario; no acepta hipótesis: no acepta como verdadera ninguna premisa que no haya sido cuestionada, busca el sentido último, la razón más profunda de cada tema que trata.

7 Platón y el Conocimiento
Niega: que el conocimiento se pueda identificar con la percepción sensible, la verdad se expresa en el juicio y no en la sensación que no se puede identificar el conocimiento con el "juicio verdadero", podría formularse un juicio que resultara verdadero y estuviera basado en datos falsos que no se puede identificar el conocimiento con el "juicio verdadero" más una razón, ¿qué podría añadirse, mediante el análisis, a un "juicio verdadero" que no contuviera ya, y que le convirtiera en verdadero conocimiento?

8 Platón y el Conocimiento
Admite, que el conocimiento sensible es relativo; pero no admite que sea la única forma de conocimiento. Cree, que hay otra forma de conocimiento propia de la razón, y que se dirige a un objeto distinto del objeto que nos presenta la sensibilidad: las Ideas. El verdadero conocimiento ha de versar sobre el ser, no sobre el devenir, y no puede estar sometido a error, ha de ser infalible. El conocimiento sensible, pues, no puede ser el verdadero conocimiento ya que no cumple ninguna de esas características.

9 Antecedentes de la Web

10 Antecedentes de la Web: Vannervar Bush y la idea Memex
Vannevar Bush, doctorado en Ingeniería Electrica, MIT y Harvard University. Construyó el Analizador Diferencial en MIT, primera computadora analógica ( ) Concibió el Memex (1945), en el artículo As We May Think, dispositivo mecánico, que nunca se desarrolló, de almacenamiento de libros, grabaciones y comunicaciones, de búsqueda muy sencilla, rápida y no lineal, mediante la asociación y no el uso de índices Memex inspiró el trabajo de sus sucesores Douglas Engelbart (interfaz gráfica, mouse, hipermedia), Ted Nelson y, más adelante, Tim Berners-Lee (hipertexto)

11 Antecedentes de la Web: Douglas Engelbart y la Interfaz Gráfica
Douglas Engelbart, Ingeniero Electrico, Oregon State University, Phd en University of California, Berkeley Trabajo en Arpanet, versión previa de Internet Co-inventor del Mouse Descubrió la interfaz entre los computadores y los seres humanos (1962) – Human Intellect: A Human Framework Su equipo desarrolló una demostración (1968) de un sistema de Ambiente de Conocimiento HiperColaborativo llamado NLS (oNline System), pionero en la hipermedia (texto, diagramas, , código fuente hiperlinkeado)

12 Antecedentes de la Web: Theodor «Ted» Nelson y el Proyecto Xanadu
Ted Nelson, filósofo, sociólogo y pionero de las TI Acuño los términos hipertexto e hipermedia Fundador del Proyecto XANADU (1960): Biblioteca en línea con todo el conocimiento existente en la humanidad en forma de hipertexto accesible a traves de una gran cantidad de computadores interconectados Incluía un sistema de gestión y cobro de derechos de autor, si alguien utilizaba una obra ajena; la citaba o la incorporaba a una suya, el sistema se encargaría de rastrear la reutilización, cobrar por ella y hacer llegar al propietario la cantidad devengada (aún no se aplica a la Web). Fuente Wikipedia

13 Theodor H. Nelson, "A File Structure for the Complex, the Changing and the Indeterminate" Proceedings of the ACM 20th National Conference (1965), pp

14 Timothy "Tim" Berners-Lee
Ingeniero Físico, Queens’s College, Oxford University Considerado «padre» de la Web Su grupo de investigación creó: Lenguaje HTML (HiperText Markup Language) Protocolo HTTP (HiperText Transfer Protocol) Sistema URL (Uniform Resource Locator) En 1989 en CERN (Conseil Européenne pour la Recherche Nucléaire) propuso unir Internet e Hipertexto  WWW Desde 1994 está en MIT (Massachusetts Institute of Technology) – CSIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)

15 Introducción A finales de los 90s surge la visión de lo que se ha dado en llamar la Web Semántica por Berners-Lee1, inventor de la Web y Presidente del Consorcio W3C. Finalidad: Lograr que las máquinas puedan entender, y por tanto utilizar, lo que la Web contiene. 1Berners-Lee, Tim. The Semantic Web. Scientific American. May, 2001.

16 Introducción Objetivo de Siempre
Interconectar varios sistemas de software para ofrecer servicios WWW (1989) Origen: Medio de compartir información Hoy: Repositorio de Información Fuente de Servicios

17 Introducción Web Semántica Servicios Web Semánticos Origen:
exponencial de la cantidad de datos de la complejidad y el tiempo necesario para encontrar la información requerida Servicios Web Semánticos cantidad de servicios disponibles Difícil determinar (tiempo y eficiencia) el servicio(s) necesario(s) para satisfacer una necesidad concreta

18 Introducción Problema (ambos casos) Solución:
Inexistencia de información procesable automáticamente por máquinas Solución: Incluir información adicional expresada formalmente y que permita a los sistemas informáticos “entender”, en cierto modo, el contenido de los documentos Como:  Ingeniería Ontológica Ontología: Especificación explícita y formal de una conceptualización compartida. (Gruber, 1993; Borst, 1997; Studer et al, 1998).

19 Situación: “Pete” y “Lucy”
Pete está en su sala escuchando la canción “We can work it out” de los Beatles Suena el teléfono, llama su hermana Lucy del consultorio del Doctor de su mamá Pete atiende la llamada y el teléfono baja el volumen del equipo y de cualquier otro dispositivo que tenga un control de volumen Lucy dice “Mamá necesita ver un especialista para hacer una serie de sesiones de terapia fisica, quincenalmente, y tengo que agendar las citas”. Lucy no tiene auto Pete inmediatamente está de acuerdo para compartir el auto y llevarlas

20 Situación: “Pete” y “Lucy”
En el consultorio del doctor, Lucy acude a su Lucy_AgentSW a través del Web Browser, Blackberry Lucy_AgentSW recupera información de su mamá: tratamiento prescrito desde Doctor_AgentSW busca proveedores del servicio de terapia física chequea por uno que esté en el plan de seguro de salud de su mamá dentro de un radio de 20 millas de su casa y con una evaluación de excelente o muy bueno en servicios previos. Busca la hora de cita entre los horarios disponibles de tiempo, provistos por Terapista_AgentSW de cada proveedor y los horarios de Pete y Lucy (Pete_AgentSW y Lucy_AgentSW) Palabras en negrita: términos cuya semántica o significado fueron definidos para el agente a través de la Ingeniería Ontológica

21 Situación: “Pete” y “Lucy”
En segundos Lucy_AgentSW presenta un plan, éste no le gusta a Pete: Hospital Universitario está al otro lado de la ciudad de la casa de su mamá tendría que volver en la hora punta Pete_AgentSW rehace la búsqueda con preferencias especificas acerca: ubicación y hora de cita Lucy_AgentSW teniendo completa confianza en Pete_AgentSW, en el contexto de ésta tarea (certificados de acceso), hace la nueva búsqueda

22 Situación: “Pete” y “Lucy”
En segundos, un nuevo plan es presentado, una clínica más cercana y un horario más temprano, pero con dos notas de advertencia: Pete tiene que reprogramar dos reuniones menos importantes, esto no es problema El proveedor no está en la lista de la compañía de seguros en el rubro de terapia física Pete y Lucy podrían usar sus AgentSW’s para hacer todas esas tareas no gracias a la WWW, sino a la Web Semántica

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24 Figura N° 1. La Web actual está orientada al consumo humano.
<html> <head> <title>Yahoo! Weather - Harare (Zimbabwe) Forecast </title> </head> <body> <table width=100%> <tr bgcolor=CCCCFF> <td><b>Harare Today</b> </td> </tr> <tr><td>at 1:00 pm CAT</td> <tr> <td><table width=100%> <tr align=center> <td rowspan=2 bgcolor=FFCC66> Currently: <br><b><font size=+2>21ºC</font></b></td> <td rowspan=2 bgcolor=EEEEEE> <img src=thunderstorm.gif> <br>Thunderstorms</td> <td bgcolor=FF9966>Hi: <b>27</b> </td></tr> <td bgcolor=FFFF99>Lo: <b>18</b></td></tr> </table> <p><center><img src=cscale.gif></center><p> <td><b>Appar Temp:</b></td> <td>21°</td> <td><b>Dewpoint:</b></td> <td>16°</td></tr> <td><b>Barometer:</b></td> <td>1017 mb; falling</td> <td><b>Wind:</b></td> <td>SE/10 mph</td></tr> <td><b>Humidity:</b></td> <td>73%</td> <td><b>Visibility:</b></td> <td>6 mi</td></tr> </body> </html> a) La web vista por una persona Figura N° 1. La Web actual está orientada al consumo humano. b) La Web vista por el computador

25 Web Semántica Busca una Web poblada por agentes de software capaces de navegar y realizar operaciones por nosotros para ahorrarnos trabajo y optimizar los resultados. Propone describir los recursos de la Web con representaciones procesables (entendibles) no sólo por personas, sino por programas Pretende que los agentes pueden asistir, representar, o reemplazar a las personas en tareas rutinarias o dificultosas para un humano.

26 Web Semántica Hoy en día es poco viable automatizar tareas mediante software en substitución del ser humano. La noción de semántica que manejan los buscadores Web se limita fundamentalmente a palabras clave con pesos, lo que no permite reconocer ni solicitar significados más elaborados. La Web Semántica aboga por clasificar, dotar de estructura y anotar los recursos con semántica explícita procesable por máquinas.

27 Figura N° 2 La Web actual versus la Web Semántica

28 Web Semántica En la Web Semántica:
cada nodo o recurso (sujeto) tiene un tipo (objeto) que puede ser un recurso, una literal o un nodo en blanco, ejemplo: profesor, “Juan Perez”, tienda, “VEA”, pintor, “Van Gogh”, libro, “La Biblia”, “”,etc., donde los arcos representan relaciones (propiedades o predicados) explícitamente diferenciadas (pintor–obra, profesor–departamento, libro–editorial).

29 Web Semántica Las tecnologías de la Web Semántica buscan desarrollar una Web más cohesionada, donde sea aún más fácil localizar, compartir e integrar información y servicios, para sacar mayor provecho de los recursos disponibles en la Web.

30 Tecnologías Habilitantes de la Web Semántica
Ontologías: - Lenguajes: OWL (Ontology Web Language), RDF (Resource Description Framework) - Herramientas: Protégé, PELLET (inferencia ontológica) Agentes de Software: - Lenguaje de Programación: Java con IDE NetBeans, - Plataforma: JADE (Java Agent DEevelopment Framework) Servicios Web Semánticos: - WSASW (Web Services Architecture) semánticos - WSDL (Web Service Description Language) para la descripción de servicios de red (Elementos: Tipo, Message, PortType, Binding, Port, Service) Ej. DAML-S y OWL-S lenguaje para la descripción de la semántica de servicios (Profile – Que hace el servicio, Process Model – Como el servicio trabaja, Grounding – Como accesar al servicio) - SOAP (Simple Object Access Protocol) para el intercambio de mensajes entre servicios, y - UDDI (Universal Description, Discovery and Integration) para localizar servicios dinámicamente

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32 Figura N° 3 La ontología del Servicio en alto nivel de abstracción

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35 Estudio de Caso: Historia Clínica Automatizada con Aplicaciones a la IOE
a) Objetivo General Crear una Historia Clínica Automatizada utilizando tecnologías de la Web Semántica la que permitirá que un registro de paciente sea utilizado por diferentes centros hospitalarios. Crear una aplicación a la Ictericia Obstructiva Extrahepática para mostrar los mecanismos de extracción de informaciones y de inferencia b) Objetivos Específicos Crear una ontología de la Historia Clínica General Crear una ontología de la Ictericia Obstructiva Extrahepática. Definir mecanismos de extracción de informaciones e inferencia basada en una máquina inferencial. Desarrollar un prototipo en un ambiente distribuido de Sistemas Multi Agentes de Software

36 Relevancia: Patología Ictericia Obstructiva
Alta incidencia Graves complicaciones Múltiples Causas: Litiasis Biliar, Neoplasias Biliares, Inflamatorias, Traumáticas, Parasitarias, Congénitas, Inmunológicas, etc. Compleja sistematización Importante un diagnostico precoz Oportunidad en el Tratamiento es la clave

37 Figura N° 4 Usos de la Historia Clínica Electrónica

38 Resultados Dominio de Historia Clínica. Desarrollo del modelo ontológico de la Historia Clínica General. SubDominio del conocimiento Específico. Desarrollo del modelo ontológico del Síndrome de la Ictericia Obstructiva Extrahepática (IOE) Base de datos clínicos. Estructura de base de datos que apoye a la Web Semántica. ??? Máquina Inferencial: Definición de mecanismos de extracción de informaciones e inferencia. PELLET !!! Web Semántica. Desarrollo de un prototipo basado en Sistemas Multiagentes de Software, ontologías en RDF / OWL y Servicios Web Semánticos Infraestructura tecnológica. Adaptación e instalación de la plataforma de infraestructura tecnológica JADE para el desarrollo de agentes de software del prototipo Procesos administrativos: Redefinición de procesos en los centros piloto para la explotación del prototipo de historia clínica automatizada.

39 Diagnostico de la Ictericia ?
Máquina inferencial !!!!

40 Figura N° 5 Descripción parcial del concepto «corazón», en una ontología compartida por un sistema de información.

41 Figura N° 6 Diagrama de Ontología de la Historia Clínica General en alto nivel de abstracción
Figura N° 7 Ontología del concepto Identificación del Paciente (nivel medio de abstracción)

42 Figura N° 8 Ontología del concepto Registro de Atención de Salud (nivel medio de abstracción)

43 Figura N° 9 Ontología del concepto Información Complementaria (nivel medio de abstracción)

44 Figura N° 10 Ontología de la Historia Clínica General en la herramienta Protégé

45 Figura N° 11 Documento de la Ontología de la Historia Clínica en OWL (Ontology Web Language)

46 Resumen: Servicios Web Semánticos (SWS)
Aproximación e integración de la Web Semántica y los Servicios Web como tecnologías complementarias Servicios Web (Web de aplicaciones) + Web Semántica (Web de datos) = Servicios Web Semánticos (Web de datos y aplicaciones) Nueva infraestructura para los Servicios Web Buscadores basados en Web Semántica para Servicios Web búsqueda basada en restricciones complejas: p.ej. encontrar el hotel más bonito cercano a la playa Servicios de Ontologías proporcionar un Servicio Web que haga deducciones lógicas por mí: p. ej. en metadatos complejos con una ontología realizar deducción lógica de términos (inferencia) buscar y manejar equivalencias comprobar la validez de la descripción del Servicio Web, etc.

47 Semantic Web - XML2000 by Tim Berners-Lee
Semantic Web - Hoy

48 XML y XML Schema

49 RDF (Resouce Description Framework)

50 Gartner Group 2006

51 Tendencias pronosticadas - 2009
Top 10 Trends in IT for 2009 Samuel Geengard 12 Hot IT Management Trends for 2009 CIO Update Staff The Top 10 Strategic Technologies for 2009 Gartner Group ICT Trends in 2009 SUN Microsystems SW como Servicio Virtualización Movilidad empresarial Computación “verde” Seguridad, riesgo, conformidad Redes sociales Web 2.0 Gestión de documentos y e-Descubrimiento Gestión de Proyectos y de Portafolio de Proyectos Colaboración de Web y Vídeo CMDB Gestión de TI como negocio Servicio personalizado Problemas de Computación en nube TI “verde” Gobierno de TI Gestión de TI Discos de estado sólido Automatización Crecimiento del vídeo y gestión de comunicación unificada Cambios de roles en la organización Computación en nube Servidores blade WOA – Arq. Orientada a Web Mushups empresarial Sistemas especializados SW social y Redes sociales Comunicaciones unificadas Inteligencia de negocios Seguridad y privacidad

52 Gartner Group 2011

53 Bibliografía The Semantic Web: A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities. By Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila. May 2001 Scientific American Magazine. From the Semantic Web to social machines: A research challenge for AI on the World Wide Web. Artificial Intelligence, 174 (2010),

54 Gracias